Nghiên cứu xây dựng hệ thống tổng hợp, phân loại thông tin tự động trên Web

ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ———————————— NGUYỄN DANH HÙNG NGHIÊN CỨU XÂY DỰNG HỆ THỐNG TỔNG HỢP, PHÂN LOẠI THÔNG TIN TỰ ĐỘNG TRÊN WEB Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số : 60.48.0101 LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Người hướng dẫn khoa học: PGS.TS ĐOÀN VĂN BAN Thái nguyên – Năm 2014 - i - MỤC LỤC MỤC LỤC i DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT iv DANH MỤC CÁC BẢNG v DANH MỤC CÁC HÌNH vi MỞ ĐẦU 1 CHƢƠNG 1: KHAI PHÁ DỮ LIỆU 4 1.1. Khai phá dữ liệu 4 1.1.1. Giới thiệu khai phá dữ liệu 4 1.1.2. Quá trình khai phá dữ liệu 6 1.1.3. Các bài toán thông dụng trong khai phá dữ liệu 7 1.1.4. Ứng dụng của khai phá dữ liệu 7 1.2. Khai phá Web 8 1.2.1. Giới thiệu về khai phá Web 8 1.2.2. Khó khăn và thuận lợi 9 1.2.3. Quá trình khai phá Web 12 1.2.4. Các lĩnh vực của khai phá dữ liệu web 15 1.2.5. Các kiểu dữ liệu Web 16 1.3. Phân cụm tài liệu web 17 1.4. Phân lớp văn bản 19 1.4.1. Bài toán phân lớp văn bản 19 1.4.2. Dữ liệu văn bản 21 1.4.3. Biểu diễn văn bản 21 1.4.4. Một số vấn đề trong xử lý dữ liệu văn bản 23 1.5. Tổng kết chƣơng 1 29 CHƢƠNG 2: MÔ HÌNH HỆ THỐNG TỔNG HỢP, PHÂN LOẠI THÔNG TIN TỰ ĐỘNG 30 2.1. Các phƣơng pháp tách từ tiếng Việt 30 2.1.1. Phƣơng pháp Maximum Matching: forward/backward 30 - ii - 2.1.2. Phƣơng pháp giải thuật học cải biến (Tranformation-based Learning) 31 2.1.3. Mô hình tách từ bằng WFST và mạng Neural 32 2.1.4. Phƣơng pháp quy hoạch động (Dynamic Programming) 34 2.1.5. Phƣơng pháp tách từ tiếng việt dựa trên thống kê từ Internet và thuật toán di truyền IGATEC 35 2.2. Các phƣơng pháp phân loại văn bản 37 2.2.1. Phƣơng pháp phân lớp Bayes (Naïve Bayes) 37 2.2.2. Phƣơng pháp k-ngƣời láng giêng gần nhất (K-Nearest Neighbor) 39 2.2.3. Phƣơng pháp máy hỗ trợ vector (Support vector Machine) 40 2.2.4. Phƣơng pháp mạng nơron (Neural Network) 42 2.2.5. Phƣơng pháp Linear Least Square Fit 43 2.2.6. Phƣơng pháp Centroid-based vector 44 2.3. Phân tích và xác định yêu cầu 46 2.3.1. Đặt vấn đề 46 2.3.2. Xác định yêu cầu của hệ thống 46 2.4. Mô hình hệ thống 47 2.4.1 Kiến trúc chung 47 2.4.2. Thành phần Web Crawler 48 2.4.3. Thành phần Extractor 49 2.4.4. Xử lý tài liệu 50 2.4.5. Phân loại văn bản tiếng Việt 52 2.5. Tổng kết chƣơng 2 56 CHƢƠNG 3: XÂY DỰNG HỆ THỐNG TỔNG HỢP, PHÂN LOẠI THÔNG TIN VIỆC LÀM TỰ ĐỘNG 57 3.1. Mô tả chức năng hệ thống 57 3.1.1. Chức năng thu thập và xử lý tin tức 57 3.1.2. Chức năng ngƣời dùng 57 3.1.3. Chức năng quản trị 57 3.2. Giải pháp và công nghệ sử dụng 58 - iii - 3.2.1. Công cụ rút trích dữ liệu HtmlAgiliti Pack 58 3.2.2. Ngôn ngữ truy vấn Xpath 60 3.3. Thiết kế cơ sở dữ liệu 64 3.4. Phát triển chƣơng trình 65 3.4.1. Xây dựng phân hệ Crawler 65 3.4.2. Xây dựng phân hệ Extractor 66 3.4.3. Xây dựng phân hệ xử lý dữ liệu 69 3.4.4. Xây dựng cổng thông tin tổng hợp 69 3.5. Kết quả thử nghiệm hệ thống 69 3.6. Tổng kết chƣơng 3 73 KẾT LUẬN 74 TÀI LIỆU THAM KHẢO 74 - iv - DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC CHỮ VIẾT TẮT KDD Knowledge Discovery in Database KPDL Khai phá dữ liệu IGATEC Internet and Genetics Algorithm-based Text Categorization for Documents in Vietnamese kNN K–Nearest Neighbor LLSF Linear Least Square Fit NB Naïve Bayes NNet Neural Network LLSF Linear Lest Square Fit DF Tần suất tài liệu (Document Frequency TBL Phƣơng pháp giải thuật học cải biến (Transformation – based Learning IDF Tần suất tài liệu ngƣợc (Inverse document frequency) TF Tần suất từ (Term frequency - v - DANH MỤC CÁC BẢNG Bảng 1.1: Thống kê các từ tần số xuất hiện cao (thống kê của B. Croft, UMass) 24 Bảng 3.1. Một số cú pháp của XPath 62 Bảng 3.2. Bảng tin tức 64 Bảng 3.3. Bảng chuyên mục tin 65 Bảng 3.4. Kênh tin 65 Bảng 3.5. Cấu hình và yêu cầu của máy thử nghiệm 69 - vi - DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1. Các bƣớc trong khám phá tri thức 5 Hình 1.2. Quá trình khai phá dữ liệu 6 Hình 1.3. Quá trình khai phá văn bản Web 12 Hình 1.4. Nội dung khai phá dữ liệu Web . 16 Hình 1.5. Phân loại dữ liệu Web 17 Hình 1.6. Phân lớp văn bản 20 Hình 1.7. Biểu diễn văn bản 22 Hình 1.8. Lƣợc đồ thống kê tần số của từ theo Định luật Zipf 25 Hình 2.1. Sơ đồ hệ thống WFST 32 Hình 2.2. Hệ thống IGATEC 35 Hình 2.3. Siêu mặt phẳng h phân chia dữ liệu huấn huyện thành 2 lớp + và – với khoảng cách biên lớn nhất. 41 Hình 2.4. Kiến trúc mô đun (Modular Architecture) 43 Hình 2.5. Mô hình kiến trúc hệ thống thu thập tin 48 Hình 3.1. Giải thuật hoạt động phân hệ Crawler 66 Hình 3.2. Ví dụ sơ đồ cây DOM 67 Hình 3.2. Giải thuật hoạt động của phân hệ Extractor 69 Hình 3.3. Giao diện trang chủ 70 Hình 3.4. Quản lý kênh tinh 71 Hình 3.5. Quản lý cập nhập tin 71 Hình 3.6. Quản lý chuyên mục tin 72 Hình 3.7. Quản lý tin tức 72 - 1 - MỞ ĐẦU 1. Lý do chọn đề tài Trong những năm gần đây cùng với sự phát triển nhanh chóng của khoa học kỹ thuật là sự bùng nổ về tri thức. Kho dữ liệu, nguồn tri thức của nhân loại cũng trở nên đồ sộ, vô tận làm cho vấn đề khai thác các nguồn tri thức đó ngày càng trở nên nóng bỏng và đặt ra thách thức lớn cho nền công nghệ thông tin thế giới. Cùng với những tiến bộ vƣợt bậc của công nghệ thông tin là sự phát triển mạnh mẽ của mạng thông tin toàn cầu, nguồn dữ liệu Web trở thành kho dữ liệu khổng lồ. Nhu cầu khai thác và xử lý thông tin phục vụ cho công tác quản lý, hoạt động sản xuất, kinh doanh, học tập… đã trở nên cấp thiết trong xã hội hiện đại. Do đó số lƣợng văn bản xuất hiện trên mạng Internet cũng tăng theo một tốc độ chóng mặt. Với lƣợng thông tin đồ sộ nhƣ vậy, một yêu cầu lớn đặt ra là làm sao tổ chức, tìm kiếm và có đƣợc thông tin nhanh chóng, hiệu quả nhất. Để giải quyết vấn đề này, có một hƣớng giải quyết là nghiên cứu và áp dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu trong môi trƣờng Web. Vì vậy tôi chọn đề tài “nghiên cứu xây dựng hệ thống tổng hợp, phân loại thông tin tự động trên web” nhằm tìm hiểu phƣơng pháp tổng hợp tin từ nhiều website và tự động phân loại các tin đƣợc lấy về. 2. Đối tƣợng và phạm vi nghiên cứu Đối tƣợng nghiên cứu: Tìm hiểu về khai phá dữ liệu web, các thuật toán phân loại tài liệu và ứng dụng trong truy xuất thông tin tự động. Trên cơ sở đó, xây dựng hệ thống tổng hợp, phân loại thông tin tự động trên web. Phạm vi nghiên cứu:  Khai phá dữ liệu web.  Các giải thuật phân cụm tài liệu. - 2 -  Các kỹ thuật và công nghệ hỗ trợ trích xuất thông tin tự động.  Kết hợp các yếu tố trên để xây dựng hệ thống tổng hợp, phân loại thông tin trực tuyến. 3. Hƣớng nghiên cứu của đề tài Về lý thuyết: Nghiên cứu các giải pháp kỹ thuật trong việc thu thập thông tin tự động trên internet, ứng dụng kỹ thuật khai phá dữ liệu cho việc phân tích thông tin thu thập đƣợc theo các lĩnh vực khác nhau nhằm giúp ngƣời dung theo dõi, tìm kiếm thông tin dễ dàng, thuận tiện. Về thực tiễn: Ứng dụng hệ thống này trong việc xây dựng hệ thống tổng hợp, phân loại thông tin việc làm tự động. 4. Những nội dung chính Luận văn đƣợc trình bày trong 3 chƣơng, có phần mở đầu, phần kết luận, phần mục lục, phần tài liệu tham khảo. Các nội dung cơ bản của luận văn đƣợc trình nhƣ sau: Chƣơng 1: Trình bày những nội dung tổng quan về khai phá dữ liệu, khai phá web, phân loại văn bản. Chƣơng 2: Trình bày một số phƣơng pháp tách, phân loại từ tiếng Việt và mô hình hệ thống tổng hợp, phân loại tin tức. Chƣơng 3: Trình bày giải pháp xây dựng thử nghiệm hệ thống tổng hợp, phân loại thông tin việc làm tự động. 5. Phƣơng pháp nghiên cứu Nghiên cứu lý thuyết: - Tìm hiểu lý thuyết về khai phá dữ liệu và khai phá dữ liệu web. - Tìm hiểu các thuật toán phâm cụm tài liệu. - Tìm hiểu cơ chế hoạt động của các hệ thống tìm kiếm thu thập thông tin. - 3 - Nghiên cứu thực nghiệm: - Dựa trên lý thuyết đã nghiên cứu, tiến hành xây dựng hệ thống thu thập và phân loại thông tin từ các kênh tin đƣợc cấu hình trƣớc. - Thử nghiệm trên máy đơn qua localhost có kết nối internet. 6. Ý nghĩa khoa học Về mặt lý thuyết: Giới thiệu tổng quan, ứng dụng của khai phá dữ liệu web, các thuật toán phân loại tài liệu và cơ chế của hệ thống thu thập tin. Về mặt thực tiễn: Xây dựng hệ thống tổng hợp, phân loại thông tin tự động trên web. Cho phép ngƣời dung cập nhật các thông tin mới nhất từ các website khác, lƣu trữ, tìm kiếm thông tin theo các chuyên mục. [...]... quan niệm khai phá Web là sự kết hợp giữa Khai phá dữ liệu, Xử lý ngôn ngữ tự nhiên và Công nghệ Web: Khai phá web = Khai phá dữ liệu + Xử lý ngôn ngữ tự nhiên + World Wide Web 1.2.2 Khó khăn và thuận lợi 1.2.2.1 Khó khăn Hệ thống phục vụ World Wide Web nhƣ là một hệ thống trung tâm rất lớn phân bố rộng cung cấp thông tin trên mọi lĩnh vực khoa học, xã hội, thƣơng mại, văn hóa, - 10 - Web là một nguồn... trong của tài liệu Dựa trên mô hình hình học của các siêu liên kết, khai phá cấu trúc Web sẽ phân loại các trang Web, tạo ra thông tin nhƣ độ tƣơng tự và mối quan hệ giữa các Website khác nhau Nếu trang Web đƣợc liên kết trực tiếp với trang Web khác thì ta sẽ muốn phát hiện ra mối quan hệ giữa các trang Web này - Quá trình tìm kiếm và phân cụm tài liệu: Về cơ bản, quá trình phân cụm kết quả tìm kiếm... liệu web theo sơ đồ dƣới đây: Khai phá Web Nội dung Web Cấu trúc Web Sử dụng Web Nội dung Kết quả tìm Mô hình truy Tùy chọn sử trang web kiếm cập cơ bản dụng Hình 1.4 Nội dung khai phá dữ liệu Web [1] 1.2.5 Các kiểu dữ liệu Web Các đối tƣợng của khai phá Web bao gồm Server logs, Web pages, Web hyperlink structures, dữ liệu thị trƣờng trực tuyến và các thông tin khác - Web logs: Khi ngƣời dùng duyệt Web, ... kiến thức tốt về cấu trúc mạng thông tin, hoặc không có ý thức cho những tìm kiếm, rất dễ bị "lạc" khi đang "mò mẫm"trong "bóng tối" của mạng hoặc sẽ chán khi tìm kiếm mà chỉ nhận những mảng thông tin không mấy hữu ích * Chỉ một phần rất nhỏ của thông tin trên Web là thực sự hữu ích: Theo thống kê, 99% của thông tin Web là vô ích với 99% ngƣời dùng Web Trong khi những phần Web không đƣợc quan tâm lại... dụng Đa phƣơng tiện Dữ liệu ngƣời dùng định nghĩa Liên kết tĩnh Dữ liệu Web Liên kết động Hình 1.5 Phân loại dữ liệu Web 1.3 Phân cụm tài liệu web Nắm bắt những đặc tính của ngƣời dung Web là việc rất quan trọng đối với ngƣời thiết kế Website Thông qua việc khai phá lịch sử các mẫu truy xuất của ngƣời dùng Web, không chỉ thông tin về Web đƣợc sử dụng nhƣ thế nào mà còn nhiều đặc tính khác nhƣ các hành... trang Web, và vì thế là một nguồn tài nguyên lớn cho khai phá Web 2 Một máy chủ Web thƣờng đăng ký một bản ghi đầu vào (Weblog entry) cho mọi lần truy cập trang Web Nó bao gồm địa chỉ URL, địa chỉ IP, timestamp Dữ liệu Weblog cung cấp lƣợng thông tin giàu có về những trang Web động Với những thông tin về địa chỉ URL, địa chỉ IP,… một cách hiển thị đa chiều có thể đƣợc cấu trúc nên dựa trên CSDL Weblog... sẽ phân ra 3 loại dữ liệu đăng nhập: sever logs, error logs, và cookie logs Thông qua việc phân tích các tài liệu đăng nhập này ta có thể khám phá ra những thông tin truy cập - Web pages: Hầu hết các phƣơng pháp KPDL Web đƣợc sử dụng trong Web pages là theo chuẩn HTML - Web hyperlink structure: Các trang Web đƣợc liên kết với nhau bằng các siêu liên kết, điều này rất quan trọng để khai phá thông tin. .. tham chiếu của các trang web - 16 - * Khai phá sử dụng Web Khai phá sử dụng web (web usage/log mining) là việc xử lý để lấy ra các thông tin hữu ích trong các thông tin truy cập Web General Access Pattern tracking: phân tích các hồ sơ web để biết đƣợc các mẫu và các xu hƣớng truy cập Cusomized Usage tracking: phân tích các xu hƣớng cá nhân Mục đích là để chuyên biệt hóa các web site cho các lớp đối... xem nhƣ là một chứng thực của trang Web đó Do đó, nó rất có ích trong việc sử dụng những thông tin ngữ nghĩa để lấy đƣợc thông tin quan trọng thông qua hân tích liên kết giữa các trang Web Mục tiêu của khai phá cấu trúc Web là để phát hiện thông tin cấu trúc về Web Nếu nhƣ khai phá nội dung Web chủ yếu tập trung vào cấu trúc bên trong tài liệu thì khai phá cấu trúc Web cố gắng để phát hiện cấu trúc liên... kiếm, so sánh các hệ gen và thông tin di chuyền, tìm mối liên hệ giữa các hệ gen và chẩn đoán một số bệnh di truyền - Trong y học: KPDL giúp tìm ra mối liên hệ giữa các triệu chứng lâm sàng, chẩn đoán bệnh - Tài chính và thị trƣờng chứng khoán: KPDL để phân tích tình hình tài chính, phân tích đầu tƣ, phân tích cổ phiếu - Khai phá dữ liệu web - Trong thông tin kỹ thuật: KPDL dùng để phân tích các sai . chọn đề tài nghiên cứu xây dựng hệ thống tổng hợp, phân loại thông tin tự động trên web nhằm tìm hiểu phƣơng pháp tổng hợp tin từ nhiều website và tự động phân loại các tin đƣợc lấy về. 2 toán phân loại tài liệu và cơ chế của hệ thống thu thập tin. Về mặt thực tiễn: Xây dựng hệ thống tổng hợp, phân loại thông tin tự động trên web. Cho phép ngƣời dung cập nhật các thông tin mới. tố trên để xây dựng hệ thống tổng hợp, phân loại thông tin trực tuyến. 3. Hƣớng nghiên cứu của đề tài Về lý thuyết: Nghiên cứu các giải pháp kỹ thuật trong việc thu thập thông tin tự động trên