Tiểu luận môn biểu diễn tri thức và suy luận ỨNG DỤNG COKB CHO VIỆC MÔ HÌNH HÓA CƠ SỞ THÔNG TIN DU LICH TRONG HỆ THÔNG MINH

1 ĐẠI HỌC QUỐC GIA THÀNH PHỐ HỒ CHÍ MINH ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN  BÀI THU HOẠCH MÔN BIỂU DIỄN TRI THỨC VÀ SUY LUẬN Tên đề tài: ỨNG DỤNG COKB CHO VIỆC MƠ HÌNH HĨA CƠ SỞ THÔNG TIN DU LICH TRONG HỆ THÔNG MINH Giáo viên HD : PGS.TS Đỗ Văn Nhơn Họ tên học viên : Phạm Quốc Bình Giang Mã số học viên : CH1301010 Cao học : Khóa Tháng 03/2014 LỜI CẢM ƠN Lời đầu tiên, em xin gửi lời chân thành cảm ơn đến Ban Chủ nhiệm trường Đại học công nghệ thông tin TP HCM tạo điều kiện cho em tiếp cận với môn học Biểu diễn tri thức suy luận Em xin cảm ơn thầy PGS.TS Đỗ Văn Nhơn tận tình truyền đạt kiến thức cho chúng em thầy giúp đỡ, hướng dẫn để em thực báo cáo Em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến quý thầy cô bạn bè thân hữu nhiệt tình đóng góp ý kiến, động viên để em hoàn thiện đề tài Mặc dù cố gắng đề tài khó tránh khỏi thiếu sót sai lầm, em mong thầy cô bạn bè cho ý kiến để đề tài ngày hoàn thiện Một lần nữa, em xin chân thành cảm ơn! MỤC LỤC I CƠ SỞ TRI THỨC DU LICH TRONG HỆ THÔNG MINH 1.1 Giới thiệu toán Trong năm qua, phát triển trang web, hệ thống thông tin cơng cụ tìm kiếm hồn tồn thay đổi cách thức tri thức thông tin thu thập chia Thu thập thông tin chưa bao trở nên dễ dàng mở rộng cho người sử dựng nay, có số trường hợp đáng kể kết thu thông qua cơng cụ tìm kiếm có chứa hàm lượng lớn kết không liên quan Nguyên nhân xuất phát từ đơn giản việc tổ chức thơng tin hay biểu diễn tri thức chúng chưa phù hợp Hiện nay, nước ta, lĩnh vực du lịch lĩnh vực nhiều tiềm phát triển, việc ứng dụng xây dựng công cụ giúp tìm kiếm thơng tin du lịch giúp ích cho việc trao đổi chia thông tin du lịch internet Bên cạnh đời web ngữ nghĩa xây dựng ontology, có phương pháp biễu diễn tri thức khác - COKB, tương tự ontology phát triển để phù hợp cho hệ thông minh hay hệ chuyên gia 1.2 Yêu cầu toán Do nhu sử dụng ngày cao, hệ thống thông tin phải lưu trữ thông tin để đảm bảo phục vụ tốt cho truy vấn người dùng Do đó, việc lưu trữ thơng tin du lịch phục vụ cho việc tìm kiếm dựa theo từ khóa: nhà hàng, khách sạn, Hay tìm kiếm kết hợp nhiều tiêu chí phải đảm bảo cho kết tìm kiếm xác tương tự, chúng phải danh sách địa điểm thỏa mãn yêu cầu tìm kiếm, ra, kết phải thể mối liên hệ thơng tin Do đó, cần phải biểu diễn tri thức đối tượng có thuộc tính quan hệ nội tại, đồng thời phải thể quan hệ đối tượng 1.3 Phạm vi đề tài Trong phạm vi giới hạn, thu hoạch dừng lại việc biểu diễn tri thức ứng dụng mơ hình COKB để mơ hình hóa sở tri thức dùng cho hệ chuyên gia hay hệ thống giải vấn đề thông minh Do giới hạn kiến thức chuyên ngành du lịch, toán không sâu chi tiết đặc điểm ngành du lịch 5 II 2.1 MƠ HÌNH COKB Mơ hình COKB thành phần Mơ hình sở tri thức cho đối tượng tính tốn - The model for knowledge bases of computational objects (COKB) xây dựng gồm thành phần: (C, H, R, Ops, Funcs, Rules) Với thành phần định nghĩa sau: • C: tập khái niệm tính tốn Mỗi khái niệm C lớp đối tượng tính tốn • H: tập chứa quan hệ có thứ tự khái niệm • R: tập chứa quan hệ thơng thường khái niệm • Ops: tập tốn tử • Funcs tập hàm • Rules tập luật Trong có quan hệ biểu diễn đặc biệt khái niệm C Và H biểu diễn cho quan hệ đặc biệt C, quan hệ có thứ tự C, H xem sơ đồ Hasse cho quan hệ R tập cho quan hệ lại C, trường hợp r quan hệ hai ngơi, có thuộc tính như: phản chiếu, đối xứng, v.v Ops tập chứa toán tử C Thành phần biểu diễn phần tri thức toán tử đối tượng Funcs tập chứa hàm đối tượng tính tốn Tri thức hàm phổ biến hầu hết miền tri thức thực tế, đặc biệt lĩnh vực khoa học tự nhiên như: toán, vật lý học 2.2 Mộ hình COKB Hệ chun gia chuẩn đốn bệnh đái tháo đường Đây biến thể mơ hình COKB, ứng dụng xây dựng hệ chuyên gia giúp chuẩn đoán bệnh đái tháo đường – KBCO-ADAPT Mơ hình gồm thành phần: (Attr, C, R, Rules, Patient) Ý nghĩa thành phần: • Attr tập chứa thuộc tính (đặc trưng) • C tập khái niệm đối tượng Mỗi khái niệm lớp đối tượng: • R tập quan hệ đối tượng • Rules tập luật suy diễn dựa kiện • Patient tập khái niệm hay đối tượng In this part, the knowledge about Diabetic Microvascular Complication are represented by using KBCO-ADAPT Model Thành phần Attr: Attr danh sách cá thuộc tính bản: Attr = {x1, x2, xn} đó, thuộc tính giá trị riêng cố định như: float, integer, Boolean, string Thành phần dùng để mô tả tất triệu chứng bệnh đái tháo đường dùng cho việc chuẩn đốn Ví dụ: Attr= { BloodGlucoseTest : float; DiabetesType : string; HbA1c : float; BlurryVision : Boolean; Pain : Boolean; Numbness : Boolean; Soreness : Boolean; HighbloodpressureHis : Boolean; Numb : boolean; Retinopathy : string; Nephropathy : string; Neuropathy : string; DiastolicBlood Pressure : integer; SystolicBlood Pressure : integer …} Thành phần C tập khái niệm đối tượng: C bao gồm vài khái niệm đối tượng như: Khái niệm bản: Một khái niệm C lớp đối tượng bao gồm tập thuộc tính (O) = {x1, x2, xk} Attr Lớp đối tượng dùng mô tả cho đối tượng cấp (“level 1” objects) Các khái niệm dùng để mô tả danh sách triệu chứng hay biểu lâm sàn bệnh đái tháo đường Có loại sau: Retinopathy_PhysiscalSymptomsList, Retinopathy_FunctionalSymptomsList, Retinopathy_ClinicalTestList, Nephropathy_FunctionalSymptomsList, Nephropathy_PhysiscalSymptomsList, Nephropathy_ClinicalTestList, Neuropathy_FunctionalSymptomsList, Neuropathy_PhysiscalSymptomsList, Neuropathy_ClinicalTestList Ví dụ: Attr(Retinopathy_PhysiscalSymptomsList) {Glaucoma : Boolean; Cataracts : Boolean; Ophthalmoscopy_RetinalHemorrhage : Boolean; Ophthalmoscopy_RetinalVascularProliferative: Boolean; Ophthalmoscopy_Macularedema : Boolean } Lớp đối tượng cấp 1: Là lớp đối tượng có cấu trúc, bao gồm tập thuộc tính Attr(O) = {x 1, x2, xk} Attr A1(O) có cấu trúc bao gồm tập thuộc tính mà kiểu liệu kiểu liệu Các đối tượng dùng cho việc định nghĩa đối tượng cấp (“level 2”objects) Các đối tượng cấp dùng để mô tả loại biến chứng bệnh đái tháo đường như: NeuropathyComplication_Diabete, NephropathyComplication_Diabete, RetinopathyComplication_Diabete Ví dụ: Đối tượng RetinopathyComplication_Diabete có cấu trúc bao gồm tập thuộc tính khái niệm bản: Attr (RetinopathyComplication_Diabete) = {EyesInjury : Boolean; Keratitis : Boolean; BlindnessHistory : Boolean; Retino_FunctionalSymptoms : Retinopathy_FunctionalSymptomsList; Retino_PhysiscalSymptoms : Retinopathy_PhysiscalSymptomsList; Retino_ClinicalTest : Retinopathy_ClinicalTestList} Lớp đối tượng cấp 2: Là tập lớp đối tượng có cấu trúc gồm tập thuộc tính Attr(O) = {x1, x2, xk} Attr and A2(O) có kiểu đối tượng cấp 1, đối tượng cấp dùng để mô tả biến chứng vi mạch máu bệnh đái tháo đường Ví dụ: Đối tượng MicrovascularComplication_Diabete object có đối tượng cấp như: Attr(MicrovascularComplication_Diabete) = { HighbloodpressureHis : Boolean; DiabetesType : string; Diabetic_Retinopathy : RetinopathyComplication_Diabete; Diabetic_Nephropathy : NephropathyComplication_Diabete; Diabetic_Neuropathy : NeuropathyComplication_Diabete} Thành phần R: Mỗi quan hệ xác định [, , ] Quan hệ thuộc (“belong to”) đối tượng với đối tượng Ví dụ: Obj1: Retinopathy_PhysiscalSymptomsList 10 Obj2: RetinopathyComplication_Diabete [“belong to”, Obj1, Obj2] Thành phần Rules: Luật liên quan tới đối tượng tập luật suy diễn dựa kiện Mỗi luật suy diễn nhằm tìm kiện từ kiện biết trước Nhìn chung, luật chứa hai thành phần: giả thuyết kết luận Hầu hết luật viết dạng “if then ” Trong đó, tập kiện với số phân loại Các kiện cần phân loại để Rule định xử lý hệ suy diễn hệ thống thông minh Mỗi luật mô tả {fact1, fact2, fact3,factn}=>{ fact1, fact2, fact3, factm} Sự kiện kiểu đối tượng: Loại kiện giúp xác định kiểu đối tượng [, ] Ví dụ: [Obj, “RetinopathyComplication_Diabete”] Sự kiện mối quan hệ: Sự kiện biểu diễn cho mối quan hệ đối tượng hay thuộc tính đối tượng [, < Obj1>, < Obj2>] Ví dụ: Obj1: RetinopathyComplication_Diabete Obj2: Retinopathy_PhysiscalSymptomsList [, < Obj1>, < Obj2>] Thành phần Patient: Thành phần Patient lớp đối tượng có cấu trúc gồm thuộc tính nó, 11 Attr(O) = {x1, x2, xk} Attr tập đối tượng A1(O) C Mỗi thành phần Patient dùng để mô tả thông tin điều trị bệnh nhân Patient = {PatientName : string; YOB : integer; Address : string; PrehistoricDiabetes : Boolean; Diabetes Duration : float; BloodGlucoseTest : float; DiabetesType : string; HbA1c : float; BlurryVision : Boolean; Numbness : Boolean; Soreness : Boolean; Retinopathy : string; Nephropathy : string; Neuropathy : string; DiastolicBlood Pressure : integer; SystolicBlood Pressure : integer; …} 12 III MƠ HÌNH HĨA CƠ SỞ TRI THỨC DU LỊCH VỚI COKB 3.1 Mơ hình Mơ hình COKB cho tốn mơ hình hóa sở tri thức du lịch xây dựng tương tự mơ hình KBCO-ADAPT cho hệ chuyên gia chuẩn đoán bệnh đái tháo đường trên, nhiên có vài điểm khác biệt Mơ hình xây dựng gồm thành phần: (Attr, C, R, Funcs, Rules) • Attr tập chứa thuộc tính (đặc trưng) • C tập khái niệm đối tượng Mỗi khái niệm lớp đối tượng: • R tập quan hệ đối tượng • Rules tập luật suy diễn dựa kiện • Funcs tập hàm Thành phần Attr: Attr danh sách thuộc tính bản: Attr = {x1, x2, xn} đó, thuộc tính giá trị riêng cố định như: float, integer, Boolean, string Thành phần dùng để mô tả tất thông tin du lịch khu vực, vùng, miền, tỉnh thành phố Ví dụ: Attr= { DiaDanh: string; ViTri: string DienTich: float; LeHoi: string; VanHoa: string; AmThuc: string; 13 DanToc: string; NgonNgu: string; GiaoThong: string; DanhGia: float; ViTriXepHang: integer; NhaHang: string; KhuVuiChoi: string; …} Thành phần C tập khái niệm đối tượng: C bao gồm vài khái niệm đối tượng, chia tương tự mô hình COKB cho hệ chuẩn đốn bệnh đái tháo dường, gồm cấp đối tượng: Khái niệm bản: Một khái niệm C lớp đối tượng bao gồm tập thuộc tính (O) = {x1, x2, xk} Attr Lớp đối tượng dùng mô tả cho đối tượng cấp (“level 1” objects) Các khái niệm dùng để mô tả địa danh Các đối tượng lớp dùng cho việc định nghĩa đối tượng cấp (“level 2”objects) Ví dụ: Atrr(ĐườngLâm) { DienTich: 7.87; DanSo: 8.329; NgheTruyenThong: “làm tượng” DiTich: “Chùa Mía, Lăng vua Ngơ Quyền ” LeHoi: “Hàng năm, đình tổ chức lễ hội từ mùng Một đến mùng Mười tháng Giêng âm lịch với trò chơi thu lợn thờ, thi gà thờ ” DiSan: “các đặc trưng làng người Việt với cổng làng, đa, bến nước, sân đình, chùa, miếu, điếm canh, giếng nước, ruộng nước, gò đồi Hệ thống đường xá Đường Lâm đặc biệt chúng có hình xương cá ” 14 .} Khái niệm dẫn xuất: Một khái niệm C cho lớp đối tượng cấp 2, tập thuộc tính danh sach đối tượng cấp Các khái niệm dùng để mô tả cho tỉnh thành phố Ví Dụ: Hà nội có nhiều địa điểm du lịch danh lam thắng cảnh, mơ hình ta đối tượng lớp Atrr(Hà Nội) { DienTich: 3328,9 DanSo: 6.7tr MuiGio: “UTC+7” MaHanhChinh: “VN-64” DiaDiemDuLich: [ĐườngLâm, Thổ Hà, Thung Nai, ] } Như cần dẫn đến khái niệm cho lớp đối tượng cấp khu vực bao gồm nhiều tỉnh, thành phố, Tuy nhiên, ta tạm chưa xét đến khái niệm Thành phần R: Mỗi quan hệ xác định [, , ] Quan hệ thuộc (“belong to”) đối tượng với đối tượng Ví dụ: Obj1: Hà Nội Obj2: Đường Lâm [“belong to”, Obj1, Obj2] 15 Thành phần Funcs: Ta có hàm xác định hai đối tượng [ , , ] Như ta có hàm tính khoảng cách hai thành phổ hay hai địa điểm du lịch Ví dụ: Obj1: Đường Lam Obj2: Thổ Hà [“Distance” ,Obj1, Obj2] Thành phần Rules: Tương tự mơ hình trên, ta có thành phần Rules luật liên quan tới đối tượng tập luật suy diễn dựa kiện Mỗi luật suy diễn nhằm tìm kiện từ kiện biết trước Nhìn chung, luật chứa hai thành phần: giả thuyết kết luận Hầu hết luật viết dạng “if then ” Trong đó, tập kiện với số phân loại Các kiện cần phân loại để Rule định xử lý hệ suy diễn hệ thống thông minh Mỗi luật mô tả {fact1, fact2, fact3,factn}=>{ fact1, fact2, fact3, factm} Ở ta kiện kiểu đối tượng Sự kiện mối quan hệ: Sự kiện biểu diễn cho mối quan hệ đối tượng hay thuộc tính đối tượng [, < Obj1>, < Obj2>] Ví dụ: Ta có kiện sau, Obj1: Hà Nội Obj2: Đường Lâm [“belong to”, < Obj1 >, < Obj2 >] 16 3.2 Kết luận Với mục tiêu tìm hiểu ứng dụng mơ hình COKB giải tốn, khơng trọng đến chi tiết tốn mà dựa tính tổng quát vài yếu tố phổ biến, đơn giản, thu hoạch vận dụng mơ hình COKB giải tốn mơ hình hóa sở tri thức du lịch hệ thơng minh Việc xây dựng mơ hình cịn đơn giản mang nặng tính lý thuyết, tổng quát, chưa sâu vào chi tiết tốn thực tế Mơ hình cần phải cài đặt thực tế, chạy thử để hiệu chỉnh cho phù hợp IV Tài liệu tham khảo [1] PGS.TS Đỗ Văn Nhơn, Nguyễn Thị Trúc Ly, An Expert System for Diabetic Microvascular Complication Diagnosis, IJCSI International Journal of Computer Science Issues, Vol 10, Issue 4, No 2, July 2013 [2] Nguyễn Thi Thu Hằng, Nghiên cứu web ngữ nghĩa vào xử lý thông tin du lịch, ĐH Đà Nẵng, 2011  ... dừng lại việc biểu diễn tri thức ứng dụng mơ hình COKB để mơ hình hóa sở tri thức dùng cho hệ chuyên gia hay hệ thống giải vấn đề thông minh Do giới hạn kiến thức chuyên ngành du lịch, tốn khơng... integer; …} 12 III MƠ HÌNH HĨA CƠ SỞ TRI THỨC DU LỊCH VỚI COKB 3.1 Mơ hình Mơ hình COKB cho tốn mơ hình hóa sở tri thức du lịch xây dựng tương tự mơ hình KBCO-ADAPT cho hệ chuyên gia chuẩn đoán... biễu diễn tri thức khác - COKB, tương tự ontology phát tri? ??n để phù hợp cho hệ thông minh hay hệ chuyên gia 1.2 Yêu cầu toán Do nhu sử dụng ngày cao, hệ thống thông tin phải lưu trữ thông tin