Luận văn thạc sĩ công nghệ thông tin vận dụng khả năng tìm kiếm của hệ thống truy vấn mở để xây dựng môdun tích hợp vào sql server nhằm hỗ trợ cho hệ thống trả lời truy vấn

LỜI CẢM ƠN Trước tiên, thể biết ơn sâu sắc đến cha mẹ tôi, người nuôi nấng nên người, chỗ dựa tinh thần vững để tự tin bước vào đời Kế tiếp, xin gửi lời cảm ơn tới PGS.TS Đặng Trần Khánh, người cho ý tưởng quý báu, lạ, hướng dẫn tận tình đầy lịng nhiệt huyết Bên cạnh đó, tơi chân thành cảm ơn chồng tôi, người ủng hộ tạo điều kiện để tơi hồn thành chương trình học trình thực luận văn Cuối lời cảm ơn tới người đồng nghiệp đóng góp cho tơi ý kiến bổ ích để tơi hịan thiện luận văn MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU Lý chọn đề tài: Mục đích nghiên cứu: 3 Đối tượng phạm vi nghiên cứu: Phương pháp nghiên cứu: CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ CÁC HỆ THỐNG TRẢ LỜI TRUY VẤN LINH HOẠT Một số nghiên cứu liên quan 1.1.Phân loại mơ hình truy vấn mờ 1.2.Các giải pháp dựa tảng mờ (Fuzzy Based Solutions) 1.3.Phương pháp lân cận gần (Nearest Neighbors) Một số hệ thống hỗ trợ khả tìm kiếm linh hoạt 11 2.1.ARES 11 2.2.VAGUE .13 2.3.VQS (Vague Query System) .15 2.4.QBIC (Query By Image Content) .15 Kết luận chương: 18 CHƯƠNG 3: HỆ THỐNG TRUY VẤN MỜ VQS (Vague Query System) 20 Giới thiệu: 20 Tìm kiếm tương tự dựa vào ngữ nghĩa: .21 Các khái niệm kiến trúc tổng quan hệ thống VQS: 25 3.1.Các khái niệm 25 3.2.Ngôn ngữ truy vấn mờ VQL (Vague Query Language) .30 3.3.Kiến trúc tổng quan hệ thống VQS 33 4.Hệ thống thông tin bất động sản (Property Information System) 35 4.1 Truy vấn mờ chức bản: 35 4.2 Truy vấn mờ hệ thống thông tin bất động sản: 37 4.3 Định nghĩa siêu thông tin ngữ nghĩa 41 4.4 Thực thi truy vấn mờ 44 4.5 Các điều kiện thêm vào 49 4.6 Việc thực hệ thống VQS: 50 4.7.Nhúng VQS vào hệ thống thông tin bất động sản 51 Xử lý kết nối mờ VQS: .52 Tích hợp thêm điều kiện xếp mờ: 57 Kết luận .62 CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG HỆ THỐNG HỖ TRỢ TRẢ LỜI TRUY VẤN LINH HOẠT VÀO SQL SERVER 63 Giới thiệu .63 Một số tập lệnh SQL dùng để xây dựng VQS 63 2.1 Dạng chuẩn truy vấn SQL SQL Server: 63 2.2 Một số phép toán hàm có sẵn để xây dựng ngơn ngữ VQS 64 2.3 Hàm người dùng định nghĩa 64 2.4 Chuẩn bị liệu hỗ trợ cho việc tìm kiếm gần 67 2.4.1.Các quan hệ siêu liệu 67 2.4.2.Khung nhìn 68 2.5 Xây dựng ngôn ngữ truy vấn mờ mở rộng 69 Thử nghiệm đánh giá .71 3.1 Các giao diện modun quản lý 72 Hình 4.3 Giao diện quản lý siêu liệu dành cho người quản trị 73 3.2 Các giao diện thực thi ngôn ngữ VQS gốc 73 Kết luận chương 75 CHƯƠNG 5: TỔNG KẾT VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN 76 Tổng kết .76 Hướng nghiên cứu tương lai .76 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT Viết tắt Tiếng Anh Tiếng Việt Truy tìm hình ảnh dựa vào nội dung CBIR Content-Based Image Retrieval DBMS DataBase Management System Hệ quản trị sở liệu ICA Incremental hyper-Cube Approach Phương pháp mở rộng siêu khối ISA Incremental hyper-Sphere Approach Phương pháp mở rộng siêu cầu FQAS Flexible Query Answering System Hệ thống trả lời truy vấn linh hoạt MAM Multidimensional Access Method Phướng pháp truy xuất đa chiều NCR Numeric Coordinate Representation Biểu diễn tọa độ số SQL Structured Query Language Ngôn ngữ truy vấn cấu trúc PIS Property Information Systems Hệ thống thông tin bất động sản VQL Vague Query Language Ngôn ngữ truy vấn mờ VQS Vague Query System Hệ thống truy vấn mờ RDBMSs Relation Database Management Syterms Cơ sở liệu quan hệ IR Information Retrival Truy vấn thông tin FD Fuzzy Database Cơ sở liệu mờ DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ Hình 2.1 Các kiểu truy vấn Nearest neighbor 10 Hình 2.2 Quan hệ khơng tương tự định nghĩa thuộc tính Huong 11 Hình 2.3 Kiến trúc tổng quan QBIC 17 Hình 3.1 Ví dụ bảng NCR tên màu 27 Hình 3.2 Việc bình thường hóa sử dụng đường kính có ảnh hưởng 29 Hình 3.3 Mơ tả thức ngơn ngữ VQL 31 Hình 3.4 Một ví dụ sử dụng bảng NCR 32 Hình 3.5 Sơ đồ kiến trúc tổng quát hệ thống [4] 34 Hình 3.6 Mẫu liệu bất động sản 39 Hình 3.7 Khung nhìn chuẩn bị cho ứng dụng VQS 40 Hình 3.8 Các bảng NCR liệu mẫu hệ thống thông tin bất động sản 43 Hình 3.9 Minh họa việc ánh xạ bảng NCR đến trường mờ 44 Hình 3.10 Tập kết xếp truy vấn mẫu 47 Hình 3.11 Tập kết xếp với độ ưu tiên vị trí địa lý 48 Hình 3.12 Tập kết xếp truy vấn với điều kiện cố định 50 Hình 3.13 PIS-VQL Adapter với khả truy vấn mờ 52 Hình 3.14 Mơ tả thức ngôn ngữ VQL mở rộng 55 Hình 3.15: Cú pháp mở rộng ngơn ngữ truy vấn mờ 58 Hình 3.16 : Bảng - thông tin KHACH_SAN 60 Hình 3.17 Bảng - Tập kết 61 Hình 4.1 Các quan hệ bảng miêu tả tọa độ số 68 Hình 4.2 Khung nhìn làm nguồn liệu 69 Hình 4.4 Giao diện thực thi ngơn ngữ VQL 73 Hình 4.5 Kết truy vấn mờ 74 CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU Lý chọn đề tài: Trong suốt nhiều thập kỉ qua, mơ hình sở liệu quan hệ chiếm lĩnh thị trường thành công việc thỏa mãn phần lớn yêu cầu ứng dụng Thành cơng tinh tế, đơn giản mơ hình quan hệ ý tưởng phát triển như: giao dịch, kiểm soát khôi phục đồng bộ, sở liệu phân tán, đặc biệt ngôn ngữ truy vấn cấu trúc SQL Mặc dù thành công, sở liệu ngày đối mặt với thách thức giai đọan mà khoa học máy tính phát triển cách nhanh chóng Một thách thức lên giới thương mại làm để việc xử lý truy vấn người dùng khơng hiệu mà cịn phải linh hoạt Vì thực tế mơ hình xử lý truy vấn hệ quản trị sở liệu truyền thống (Relational Database Management Systems RDBMSs) thường trả kết trùng khớp với truy vấn người dùng cách tuyệt đối, điều không đủ đáp ứng nhu cầu người dùng đặc biệt khơng có tính linh hoạt Rõ nghĩa là, liệu có sẵn sở liệu quan hệ mà không trùng khớp với truy vấn người dùng cách tuyệt đối hệ thống quản trị sở liệu quan hệ trả cho người dùng tập kết rỗng điều làm hạn chế khả ứng dụng hệ quản trị sở liệu truyền thống Trong nhiều lĩnh vực ứng dụng, người dùng khơng mong muốn kết xác cách tuyệt đối theo truy vấn mà họ muốn có kết khác có liên quan gần với yêu cầu họ ý nghĩa định[1] Những ứng dụng thường xuất thực tế giới xử lý hình ảnh, hệ thống CAD/CAM, hệ thống thông tin địa lý, hệ thống thông tin du lịch, hệ thống thông tin thời gian, thư viện số, truy vấn thông tin đại IR (modern Information Retrieval), thương mại điện tử ứng dụng khác Lĩnh vực thương mại bất động sản lĩnh vực kinh doanh “nóng bỏng Việt Nam” với nhu cầu mua, bán, cho thuê bất động sản thu hút quan tâm nhiều người Mặc dù có nhiều trang web cung cấp nhiều thông tin với công cụ hỗ trợ tìm kiếm, đến chưa có hệ thống hỗ trợ tìm kiếm đáp ứng tốt nhu cầu thơng tin cho người dùng Điều cho thấy cần phải có đầu tư mức việc xây dựng dịch vụ hỗ trợ tìm kiếm thực hiệu quả, đồng thời thực tế cho nhu cầu tương lai Bài tóan đặt ra: khách hàng tìm kiếm thơng tin sản phẩm: ví dụ tìm kiếm thơng tin bất động sản để mua nhà diện tích 100m2, kích thước mặt tiền 5m hướng đơng với giá 1.000đ thuộc khu vực Quận 2, người khách hàng khơng tìm thấy hệ thống quản lý sở liệu truyền thống khơng có nhà Và đó, hệ thống trả kết rỗng dĩ nhiên người khách hàng cảm thấy thất vọng Trên thực tế người khách hàng có lẽ chấp nhận thơng tin có nhà có diện tích lớn nhỏ 100m2, giá bán lớn nhỏ 1.000đ, chí chấp nhận thơng tin nhà có địa không thuộc quận mà thuộc quận khác Để giải tóan này, giải pháp là: biểu diễn lại giá trị số sở liệu tọa độ số không gian đặc trưng thông tin lưu trữ bảng biểu diễn tọa độ số Từ việc xác định độ tương tự ngữ nghĩa tính tốn bảng biểu diễn tọa độ số dễ dàng có độ xác cao, không gian liệu nhiều đặc trưng, nhiều chiều Đồng thời sử dụng hệ thống hỗ trợ trực tiếp khả truy vấn mờ VRC (Vague Retrieval Capabilities) để xây dựng hệ thống hỗ trợ tìm kiếm cách linh hoạt Khi đó, sở liệu hay hệ thống thông tin mà hỗ trợ cho giải pháp gọi hệ thống trả lời truy vấn linh họạt FQAS (Flexible Query Answering System) Từ thực tế, cụ thể tóan nêu trên, thấy hệ thống thương mại điện tử ngày nay, hệ thống FQAS trở nên ngày quan trọng Bởi vì, khách hàng chưa cần tiếp cận thực tế mặt hàng (chẳng hạn xe hơi, quần áo, bất động sản, điện thoại ) , họ cần thấy thơng tin hàng hóa việc sử dụng máy tính trước định mua/thuê chúng hay không Nếu hệ thống không hỗ trợ trực tiếp khả truy vấn mờ VRC người dùng hệ thống buộc phải thử thử lại nhiều lần câu truy vấn cụ thể khác (với thay đổi nhỏ) họ có liệu thỏa đáng người dùng khơng có điều chỉnh câu truy vấn họ giải pháp trở nên khơng khả thi [2] Như vậy, kết việc phát triển hệ thống FQASs mang đến giải pháp vấn đề cần thiết thiếu cho phát triển khoa học máy tính Mục đích nghiên cứu: Dữ liệu lưu trữ hệ quản trị sở liệu đa dạng, với liệu đa chiều, nhiều đặc trưng Việc xử lý thông tin từ nguồn liệu để đưa kết đáp ứng nhu cầu tìm kiếm nhiều chiều người sử dụng cách linh hoạt mục đích cần đặt CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG HỆ THỐNG HỖ TRỢ TRẢ LỜI TRUY VẤN LINH HOẠT VÀO SQL SERVER Chương sử dụng sở khoa học chương chương 3, sử dụng cơng cụ lập trình đại kết hợp với tính có hệ quản trị sở liệu SQL Server 2008 để xây dựng cài đặt mơ-đun tích hợp khả tìm kiếm gần vận hành "on top" hệ quản trị, với mơ hình siêu liệu quản lý hệ quản trị Microsoft SQL Server 2008 đảm bảo độ tin cậy không xung đột với hệ thống sẵn có Giới thiệu Để minh họa cho sở lý thuyết hệ thống truy vấn mờ, phát triển website với công cụ phân tích, xử lý ngơn ngữ VQL mà chúng tơi giới thiệu Website ứng dụng lĩnh vực kinh doanh bất động sản Một số tập lệnh SQL dùng để xây dựng VQS 2.1 Dạng chuẩn truy vấn SQL SQL Server: SELECT [ INTO new_table ] FROM [ WHERE search_condition ] [ GROUP BY group_by_expression ] [ HAVING search_condition ] [ ORDER BY order_expression [ ASC | DESC ] ] Một số phép tốn hàm có sẵn để xây dựng ngơn 2.2 ngữ VQS - Phép tốn số học: +, -, *, / - Phép logic: AND - Phép so sánh: = - Các hàm: max, min, power, lower, sqrt, datediff, datepart Hàm người dùng định nghĩa 2.3 CREATE FUNCTION [ schema_name ] function_name ( [ { @parameter_name [ parameter_data_type [ = default ] [ READONLY ] } [ , n ] ] ) RETURNS return_data_type [ WITH [ , n ] ] [ AS ] BEGIN function_body RETURN scalar_expression AS ][ type_schema_name ] END Ví dụ 1: Hàm tính khoảng cách từ ghi đến giá trị điều kiện truy vấn, chẳng hạn từ hai quận: CREATE FUNCTION [dbo].[TD_QUAN] ( @tenquan1 nvarchar(50), @tenquan2 nvarchar(50) ) RETURNS float AS Begin declare @D_Quan float Select @D_Quan= sqrt (power (max(X) - min(X),2)+ power (max(Y)-min(Y),2)) From QUAN_BDS declare @X1 float,@Y1 float Select @X1=X,@Y1=Y From QUAN_BDS Where lower([QUAN])=lower(@tenquan1) declare @X2 float,@Y2 float Select @X2=X,@Y2=Y From QUAN_BDS Where lower([QUAN])=lower(@tenquan2) declare @TD float set @TD = SQRT (POWER (@X2-@X1,2)+POWER (@Y2@Y1,2))/@D_Quan return @TD End Ví dụ 2: Hàm tính khoảng cách từ ghi đến giá trị điều kiện truy vấn, chẳng hạn từ hai hướng: CREATE FUNCTION [dbo].[TD_HUONG] ( @TENHUONG1 nvarchar(50), @TENHUONG2 nvarchar(50) ) RETURNS float AS Begin declare @DIEUKIEN float Select @DIEUKIEN= sqrt( power(max(Kt_huong)min(Kt_huong),2) ) From HUONG_BDS declare @Kt_huong1 float Select @Kt_huong1=Kt_huong From HUONG_BDS Where lower([HUONG])=lower(@TENHUONG1) declare @Kt_huong2 float Select @Kt_huong2=Kt_huong From HUONG_BDS Where lower([HUONG])=lower(@TENHUONG2) Declare @TD float set @TD=sqrt( power(@Kt_huong2-@Kt_huong1,2) )/@DIEUKIEN return @TD End 2.4 Chuẩn bị liệu hỗ trợ cho việc tìm kiếm gần 2.4.1 Các quan hệ siêu liệu Trước tiên, có sở liệu gồm danh sách thông tin bất động sản dăng ký bán online gồm mã bất động sản, địa bất động sản (có thể quận 1, quận ), lọai bất động sản (có thể nhà phố, chung cư, biệt thự, đất ), vị trí hướng bất động sản (đông, tây, nam ), giá bất động sản, kích thước mật tiền bất động sản, diện tích bất động sản, hình ảnh đăng tải, mã khách hàng, tiêu đề đăng tin, nội dung đăng tin, thồi gian đăng tin bán bất động sản Cơ sở liệu cịn lưu thơng tin khách hàng đăng ký thông tin cần bán bất động sản gồm mã khách hàng, họ tên, địa chỉ, điện thoại email khách hàng Vì quận, hướng, loại bất động sản liệu kiểu chuỗi nên, cần xây dựng bảng NCR QUAN_BDS (gồm hai chiều: hoành độ X, tung độ Y), bảng LOAI_BDS (gồm chiều: Kt_loai) bảng HUONG_BDS (gồm chiều: Kt_huong) để tính khoảng cách Ơclít ba trường tương ứng Hình 4.1 Các quan hệ bảng miêu tả tọa độ số 2.4.2 Khung nhìn Trước xây dựng mơ-đun phân tích, phiên dịch thực thi lệnh VQL, chuẩn bị khung nhìn làm nguồn liệu cho giao diện ứng dụng phía Client CREATE VIEW View_BDS_VQS AS SELECT TT_BDS.MaBDS, TT_BDS.QUAN, TT_BDS.LOAI, TT_BDS.GIA, TT_BDS.MAT_TIEN, TT_BDS.DIEN_TICH FROM TT_BDS Kết truy vấn view_Short_Tours_VQS làm nguồn liệu cho việc xử lý mơ-đun VQS có dạng sau: Hình 4.2 Khung nhìn làm nguồn liệu 2.5 Xây dựng ngôn ngữ truy vấn mờ mở rộng Trong ngôn ngữ VQL, chúng tơi xây dựng hai tốn tử bản, tốn tử "IS" để đo độ tương tự hai giá trị toán tử "WEIGHTED BY" để mức độ ưu tiên điều kiện tìm kiếm Để hệ quản trị sở liệu SQL Server hiểu toán tử "IS" điều kiện đơn, chẳng hạn A IS B, định nghĩa hàm tính tốn ngơn ngữ Transact-SQL tích hợp vào hệ quản trị để tự động phân tích thực cơng việc tính tốn khoảng cách từ giá trị ghi A đến giá trị truy vấn B Theo sau toán tử "WEIGHTED BY" hệ số nguyên dương, mặc định hệ số nhận giá trị Ví dụ, với truy vấn VQL sau: SELECT FROM View_BDS_VQS WHERE QUAN IS 'QUẬN 2' WEIGHTED BY AND LOAI IS 'NHÀ PHỐ' AND HUONG IS 'ĐÔNG NAM' AND GIA IS 1000 AND MAT_TIEN IS '5' AND DIEN_TICH IS '100' INTO ResultTable1 Đơn vị xử lý truy vấn mờ phiên dịch câu lệnh câu lệnh SQL chuẩn trước thực hiện, kết truy vấn sau: Select MaBDS, (0+dbo.TD_DIENTICH(dien_tich,N'100')*1 +dbo.TD_KTMATTIEN(mat_tien,N'5')*1 +dbo.TD_Gia(gia,1000)*1 +dbo.TD_HUONG(huong,N'đông nam')*1 +dbo.TD_PHANLOAI(loai,N'nhà phố')*1 +dbo.TD_QUAN(quan,N'quận 2')*1)/6 as [TD] into [ResultTable1] From View_BDS_VQS Order by TD Kết truy vấn lưu bảng ResultTable1 theo thứ tự tăng dần giá trị khoảng cách gộp TD (bản ghi có TD nhỏ gần với điều kiện truy vấn) Để biên dịch kết nối mờ, trước tiên mở rộng thêm hàm SQL tương ứng với điều kiện nối Chẳng hạn quan hệ liên kết bảng HUONG_BDS bảng TT_BDS, để thể kết nối: TT_BDS.HUONG IS HUONG_BDS CONFIDANCE α Nghĩa tương ứng với trường HUONG bảng TT_BDS, chọn ghi trường HUONG_BDS.QUAN có khoảng cách Ơ-Clit đến trường khơng lớn α, để giải vấn đề này, mở rộng hàm D_HUONG(TT_BDS.HUONG, HUONG_BDS.HUONG, α), hàm trả giá trị khoảng cách Ơclit hai trường tương ứng nhỏ α, ngược lại hàm nhận giá trị Với truy vấn nối mờ VQL sau: SELECT FROM HUONG_BDS, TT_BDS WHERE TT_BDS.HUONG IS HUONG_BDS.HUONG CONFIDENCE 0.2 INTO TableResult2 Hệ thống tự phân tích cú pháp chuyển sang lệnh SQL: Select TT_BDS.MaBDS, dbo.TD_HUONG(TT_BDS.[HUONG], HUONG_BDS.[HUONGQUAN]) as TD Into TableResult2 From TT_BDS, HUONG_BDS Where dbo.D_HUONG(TT_BDS.[HUONG],HUONG_BDS.[HUONG],0.2)=1 Order by TD Thử nghiệm đánh giá Để đơn giản, mô hệ thống VQS sở liệu thu nhỏ bất động sản Thành phố Hồ Chí Minh Việc mở rộng hệ thống sở liệu phát triển dần theo thời gian 3.1 Các giao diện modun quản lý Hình 4.3 Giao diện quản lý siêu liệu dành cho người quản trị 3.2 Các giao diện thực thi ngôn ngữ VQS gốc Chúng thiết kế giao diện trực quan nhằm tự động tạo mã VQL, mức độ ưu tiên khơng cần phải có mệnh đề WEIGHTED BY: Hình 4.4 Giao diện thực thi ngôn ngữ VQL Trong giai diện người dùng, chúng tơi đưa sáu tiêu chí tìm kiếm từ khung nhìn View_BDS_VQS, là: Quận (QUAN), phân lọai (LOAI), Hướng (HUONG), Giá (GIA), Kích thước mặt tiền (MAT_TIEN), Diện tích (DIEN_TICH) Tương ứng với tiêu chí có mức ưu tiên tìm kiếm (WEIGHTED BY) Kết thực truy vấn trả ghi sau: Hình 4.5 Kết truy vấn mờ Ở kết trên, thấy bất động sản có MaBDS 15 thỏa mãn nhiều tiêu chí loại, hướng, giá, mặt tiền, diện tích xếp vị trí thứ mức ưu tiên quận Kết luận chương Từ việc khai thác công cụ hỗ trợ SQL Server 2008, chúng tơi xây dựng hàm tính tốn khoảng cách gộp, xem mở rộng ngôn ngữ SQL chuẩn Các hàm thực tính tốn độ đo ƠClít khơng gian đặc trưng nhiều chiều, hàm tương ứng với điều kiện đơn ngôn ngữ truy vấn mờ (VQL) Trên sở hàm tính tốn này, chúng tơi xây dựng mô đun phiên dịch cú pháp ngôn ngữ VQL ngôn ngữ chuẩn SQL để hệ quản trị sở liệu SQL Server tự động thực thi Với mục đích đó, chúng tơi cung cấp giao diện thân thiện cho người sử dụng thao tác với ngôn ngữ VQL cách dể dàng kết đáp ứng đầy đủ nhu cầu thông tin nhu cầu liệu người sử dụng CHƯƠNG 5: TỔNG KẾT VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Tổng kết Hệ quản trị sở liệu SQL Server 2008 có cải tiến hỗ trợ nhiều cơng cụ tìm kiếm, nhiên chức có sẵn hệ thống thiếu tính linh hoạt khơng gian liệu Như vậy, với việc xây dựng modul tích hợp vào SQL server 2008 nhằm hỗ trợ thêm khả trả lời truy vấn linh hoạt cho hệ thống thông tin có sẳn, chẳng hạn hệ thống thơng tin bất động sản mang lại nhiều tiện nghi cho người dùng Người dùng không cần phải thử lại nhiều lần với thay đổi nhỏ cho điều kiện câu truy vấn xác mà cho kết rỗng Dù hỗ trợ cơng cụ tích hợp tìm kiếm vào hệ quản trị, nhiên việc thiết kế tích hợp mơ đun tìm kiếm vào hệ quản trị để đảm bảo hệ thống vận hành xác, ổn định đáng tin cậy công việc không đơn giản Luận văn nhằm lựa chọn giải pháp phù hợp để (1) mô hình hóa hệ thống, (2) phát triển tính linh hoạt (3) tích hợp khả tìm kiếm vào hệ quản trị sở liệu SQL Server 2008, đảm bảo vận hành ổn định tin cậy cho hệ thống Hướng nghiên cứu tương lai Luận văn dừng lại việc xây dựng hệ thống VQS nguyên thủy nên tập kết trả tồn số ghi khung nhìn xếp theo thứ tự tăng dần TD (Total Distance) Vì vậy, để tăng tính hiệu hệ thống, tương lai cần giảm số kết phù hợp trả số phép toán phải thực hiện, cụ thể là: + Nghiên cứu phương pháp tìm kiếm nâng cao ISA [9], ICA[4] + Nghiên cứu cấu trúc liệu lạ SH-tree [10], [4] Ngoài việc xây dựng modul để mở rộng thêm cho tốn tử IS AT LEAST , IS AT MOST IS WITHIN câu truy vấn mờ chưa tích hợp vào hệ thống sở liệu SQL Server 2008 Trong tương lai cần phải bổ sung thêm cho hệ thống modul tích hợp Khi đề tài nghiên cứu hồn thiện, xây dựng hệ thống website cung cấp dịch vụ tìm kiếm bất động sản TP HCM số tỉnh lân cận khác Cơ sở lý thuyết cho phép mở rộng số lĩnh vực truy tìm thơng tin đại khác có đặc điểm tương tự Hệ thống phục vụ rộng phạm vi tồn cầu thơng qua mạng internet ... thời sử dụng hệ thống hỗ trợ trực tiếp khả truy vấn mờ VRC (Vague Retrieval Capabilities) để xây dựng hệ thống hỗ trợ tìm kiếm cách linh hoạt Khi đó, sở liệu hay hệ thống thông tin mà hỗ trợ cho. .. 4: XÂY DỰNG HỆ THỐNG HỖ TRỢ TRẢ LỜI TRUY VẤN LINH HOẠT VÀO SQL SERVER 63 Giới thiệu .63 Một số tập lệnh SQL dùng để xây dựng VQS 63 2.1 Dạng chuẩn truy vấn SQL SQL Server: ... vận hành "on top" trước DBMS truy tìm liệu nhằm vừa đáp ứng nhu cầu thông tin (từ VQS) nhu cầu liệu (từ DBMS) cho người sử dụng Luận văn nhằm tận dụng khả tìm kiếm hệ thống VQS xây dựng [4] để