PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ ĐỔI MỚI TRONG ĐÀO TẠO VÀ NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CỦA KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG GIAI ĐOẠN 2006 – 2011

i Hội nghị tổng kết năm NCKH & Đào tạo Khoa CNTT&TT - ĐHCT MỤC LỤC Trang Phân tích đánh giá kết đổi đào tạo nghiên cứu khoa học khoa công nghệ thông tin truyền thông giai đoạn 2006 – 2011 Lê Quyết Thắng Nghiên cứu xây dựng hệ thống E-learning phục vụ chương trình đào tạo kỹ sư tin học liên thông từ cử nhân cao đẳng tin học hỗ trợ đào tạo theo học chế tín Nguyễn Văn Linh, Phan Phương Lan, Phan Huy Cường, Trần Ngân Bình, Trần Minh Tân 19 Một giải pháp thêm chức bảng tương tác vào hệ thống projector-computer LCD-Computer Đồn Hịa Minh, Nguyễn Khắc Nguyên, Bùi Minh Quân 25 Phát triển phần mềm thêm chức bảng tương tác cho hệ thống Projector-Computer LCD-Computer Đồn Hịa Minh, Nguyễn Khắc Nguyên, Bùi Minh Quân 35 10 Năm nghiên cứu khai mỏ liệu Đỗ Thanh Nghị, Phạm Nguyên Khang 45 Chỉ mục ngữ nghĩa tiềm ẩn ứng dụng Trần Cao Đệ 53 Tiềm kiếm ảnh theo nội dung sử dụng phân tích ngữ nghĩa tiềm ẩn theo mơ hình xác xuất Võ Trí Thức, Phạm Nguyên Khang 61 Xây dựng dịch vụ đồ tương tác với WebServices dựa kiến trúc SOA Nguyễn Văn Kiệt, Trương Xuân Việt, Lê Quyết Thắng 71 Xây dựng hệ thống truyền liệu điều khiển hiển thị từ xa qua hệ thống mạng điện thoại di động Lâm Chí Nguyện, Thái Minh Tuấn, Đồn Hịa Minh 81 Xử lý liệu không cân bằng: tiếp cận rút gọn kích thước liệu Phạm Xuân Hiền, Bùi Minh Quân, Huỳnh Xuân Hiệp 91 Đánh giá chất lượng mẫu tương tác dựa hướng tiếp cận mạng Bayes Trần Minh Tân, Huỳnh Xuân Hiệp, Julien Blanchard 101 Phát mẫu với kích thước thay đổi Nguyễn Bá Diệp, Huỳnh Xuân Hiệp, Julien Blanchard 115 Ứng dụng Ontology hệ thống đa tác tử Phan Khoa Anh 121 Hội nghị tổng kết năm NCKH & Đào tạo Khoa CNTT&TT - ĐHCT PHÂN TÍCH VÀ ĐÁNH GIÁ KẾT QUẢ ĐỔI MỚI TRONG ĐÀO TẠO VÀ NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CỦA KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG GIAI ĐOẠN 2006 – 2011 Lê Quyết Thắng, Khoa Công nghệ thông tin Truyền thông, trường Đại học Cần Thơ Tóm tắt Được thành lập từ 1994, Khoa Công nghệ thông tin Truyền thông (Khoa CNTT & TT) trải qua nhiều khó khăn biết vượt qua phát triển ngày hôm Nhìn lại thời gian qua, tổng kết lại thành giai đoạn Giai đoạn (1991-2006): Xây dựng nguồn nhân lực Ổn định chất lượng đào tạo, Giai đoạn (2006-2011): Nâng cao chất lượng đào tạo Ổn định định hướng Nghiên cứu Khoa học Công nghệ Phát triển Khoa Giai đoan 3: Phát triển cân Nghiên cứu khoa học Đào tạo nguồn nhân lực, tiến tới đạt chuẩn Quốc gia mốc 2015 chuẩn Khu vực mốc năm 2020 Bài viết tổng kết thành Giai đoạn nhằm xác định thách thức định hương nhiệm vụ phải làm giai đoạn Bài viết tập trung trình bày kết đổi Đào tạo Nghiên cứu khoa học Khoa Giai đoạn Đặc biệt viết có nêu bật chuyển nghiên cứu khoa học hồn thành "Bệ phóng", tạo điều kiện cho bay cao nhanh nhóm nghiên cứu khoa học Khoa Trong đó, nhóm nghiên cứu liên ngành DREAM với phòng nghiên cứu Xử lý liệu thơng minh (LIDP) phải đóng vai trị chủ đạo Một số kết nghiên cứu khoa học tiêu biểu minh hoạ để rõ hướng nghiên cứu khác Các hướng khác mục tiêu: đưa công nghệ cao lĩnh vực Tin học đến gần với ứng dụng thực tế hơn, hỗ trợ cho công phát triển Kinh tế Xã hội Vùng Đồng sông Cửu long Kết luận viết đúc kết bốn đặc điểm tác động lên chất lượng đào tạo ba tiêu chí đảm bảo bền vững hoạt động nghiên cứu khoa học Khoa CNTT & TT Abstract Established since 1994, the College of Information Technology and Communication (CICT ) has gone through many difficulties, but has passed and grown today Looking back the last five years, that can be summarized in two stages The Phase (1991-2006) is Building Human Resources and Stabilizing Training Quality The Phase (2006-2011): Improving Training Quality and Focusing Research on some important Fields The next stage will be the Phase 3: Balancing Research and Human Resources Training, striving to meet national standards in the milestone 2015 and Regional (ASEAN) standards in the milestone 2020 This paper summarizes the results of Phase to determine the challenges and tasks to be done in the next phase The content of this paper will focus on presenting the important innovations in Training and Scientific Research in the Phase In particular, the growth of research in the last time has created favorable basis for the high and fast flying of the research teams of CICT Among them, the DREAM team in collaboration with research Laboratory of Intelligent Data Processing (LIDP) will play a key role Some typical results are shown to indicate more clearly the different research fields Although different studies, but the same goal: bringing high technology in the Informatics closer to practical applications, especially to support the development of the economic and social problems on the Mekong Delta Region In the conclusions, this article summarized the four main characteristics affecting the quality of training and three criteria ensuring the sustainability of research activities in CICT Hội nghị tổng kết năm NCKH & Đào tạo Khoa CNTT&TT - ĐHCT TỔNG QUAN Trường Đại học Cần thơ từ đời coi trung tâm đào tạo nghiên cứu khoa học Nông nghiệp Sinh học mạnh tầm Quốc gia Mặc dầu vậy, đào tạo nghiên cứu khoa học lĩnh vực Kỹ thuật-Công nghệ hỗ trợ cho Nông nghiệp Sinh học yếu trở thành bổ sung cấp thiết nhằm tạo đột phá phát triển Kinh tế Khoa học Kỹ thuật tồn Vùng Đồng Sơng Cửu long (ĐBSCL) Nhằm đẩy nhanh tiến độ ứng dụng Công nghệ thông tin Vùng ĐBSCL, Trường Đại học Cần thơ định xây dựng Khoa CNTT&TT Được thành lập khơng thức từ năm 1990 thông qua Trung tâm Điện tử - Tin học thức từ năm 1994, Khoa CNTT&TT trải qua giai đoạn: Giai đoạn (1991-2006): Xây dựng nguồn nhân lực Ổn định đào tạo; Giai đoạn (2006-2011): Nâng cao chất lượng đào tạo Ổn định định hướng Nghiên cứu Khoa học Công nghệ Từ năm 2012 trở Khoa CNTT&TT bắt đầu giai đoạn mới, Giai đoan 3: Phát triển cân Nghiên cứu khoa học Đào tạo nhân lực, tiến tới đạt chuẩn Quốc gia mốc 2015 chuẩn Khu vực mốc năm 2020 Trong suốt Giai đoạn 2, KCNTT&TT thực nhiều hoạt động mang tính đổi đích cách xuất sắc để chuyển sang Giai đoạn Một số hoạt động bật Giai đoạn điểm qua i Về Đào tạo: Nâng cao chất lượng đào tạo đại học vấn đề đặt cấp thiết cần phải quy hoạch lâu dài có lộ trình Đổi chương trình đào tạo theo hệ thống tín sách chiến lược Nhận thức tầm quan trọng này, Khoa nghiêm túc thực đạo Trường theo lộ trình Kết quả: Khoa số khoa có thành tích ln ln thực hạn kế hoạch đổi mới, như: Sửa đổi chương trình đào tạo, Viết lại giảng, Đổi phương pháp giảng dạy đánh giá sinh viên, Xây dựng chuẩn đầu ra, Áp dụng kiểm định đánh giá đào tạo theo chuẩn AUN (ASEAN University Network) ii Về Đào tạo Sau đại học: Từ năm 2007, có tám tiến sĩ hồn thành nghiên cứu nước ngồi trở tham gia cơng tác đào tạo Thạc sĩ Hệ thống thơng tin (HTTT) Cùng lúc Khoa liên kết với trường Bách khoa Nantes (Pháp) để mở lớp Master chuyên ngành Khai khoáng liệu cấp Master Đại học Nantes Chương trình liên kết triển khai theo hình thức đào tạo từ xa với hỗ trợ thiết bị chuyên dụng cho video-conference phụ giảng tiếng Việt Đến có khố tốt nghiệp quy (K14, K15, K16) khoá liên kết với tổng số với 80 thạc sĩ HTTT thạc sĩ Nantes với 80 luận văn chuyên đề cơng nghệ tiên tiến khoa học máy tính Kết nâng cao uy tín Khoa Trường toàn Vùng ĐBSCL iii Về Nghiên cứu: trước năm 2006, chủ đề nghiên cứu tản mạn thường tập trung vào đề tài ứng dụng xây dựng Hệ thống thông tin E-learning Những đề tài phát sinh theo nhu cầu tin học hố Trường, t triển khai cơng nghệ khía cạnh quản lý mà chưa sâu Bắt đầu từ 2006, nguồn nhân lực liên tục bổ sung giảng viên trẻ hoàn thành tiến sĩ số lượng báo chuyên ngành Khoa tăng lên đáng kể (hàng năm 30 báo đăng báo cáo thức tạp chí hội nghị khoa học quốc tế quốc gia) Ngoài loạt đề tài nghiên cứu cấp sở, cấp tỉnh cấp Nhà nước thực nghiệm thu hạn cho thấy Khoa CNTT&TT tập trung nguồn lực vào ổn định định hướng nghiên cứu nhằm phát huy tối đa kết thu hút tài trợ Đặc biệt đề tài nghiên cứu cấp Nhà nước KC.01.15/06-10 (Lê Quyết Thắng et al [1]) tạo tiền đề cho việc hợp tác có hiệu với IRD (Pháp) IFI (Hà nội) Đó thành cơng Hội nghị tổng kết năm NCKH & Đào tạo Khoa CNTT&TT - ĐHCT việc thành lập nhóm nghiên cứu liên ngành DREAM (Decision-support Research for Environmental Applications and Models) Mô hình hóa Mơ phương án đối phó với Biến đổi khí hậu Vùng ĐBSCL Để tham gia hiệu dự án nghiên cứu nhóm DREAM, Khoa xác định hướng nghiên cứu chủ đạo: Mơ hình hố Mơ vấn đề liên quan đến Môi trường, Kinh tế, Sinh học Kỹ thuật; thông qua Xử lý thông minh chùm liệu tương ứng qua chứng thực tính đắn Mơ hình Mơ Hướng nghiên cứu chủ đạo sở để thành lập Phòng thí nghiệm Xử lý liệu thơng minh (Laboratory of Intelligent Data Processing - LIDP) LIDP tập trung kết nghiên cứu Mô hinh hố Mơ số tình lan truyền dịch bệnh biến đổi khí hậu Vùng ĐBSCL thông qua kết Xử lý liệu thông minh iv Về Hợp tác: Hợp tác để nâng cao chất lượng đào tạo nghiên cứu mục tiêu tiên Khoa Khoa nhiều năm tìm kiếm đối tác nước quốc tế Đa số đối tác dừng lại mức độ thăm dò, số đối tác địi hỏi chi phí cao tất nhiên có số đối tác thật quan tâm đến hợp tác liên kết với số ưu tiên dành cho Khoa Các hợp tác hiệu cao hợp tác quốc tế Hợp tác quôc tế với trường Đại học Bách khoa Nantes (Pháp) từ 2007 thành công Hợp tác cho phép tổ chức lớp học Master song ngữ (tiếng Pháp) trực tuyến dự kiến nâng dần lên mức độ Đào tạo liên kết cấp đôi theo chuẩn châu Âu (Erasmus Mundus) Như sinh viên theo học lớp tốt nghiệp nhận Master trường Nantes Nếu chương trình tích hợp vào chương trình đào tạo thạc sĩ Hệ thống thơng tin Khoa chất lượng đào tạo thạc sĩ Khoa nâng cao đáng kể trực tiếp kiểm định trường lớn châu Âu Hợp tác quốc tế với IRD (Institut for Research & Development, Pháp) từ 2010 giúp xây dựng thành cơng nhóm nghiên cứu liên ngành DREAM Nhóm nghiên cứu với LIDP thu nhận nghiên cứu sinh thạc sĩ năm cuối để thực loạt đề tài theo định hướng liên ngành: Mơi trường, Mơ hình tốn Mơ Hiện có báo báo cáo nước nhiều báo khác báo cáo nước Hợp tác quốc tế với Đại học Quebec Trois Rivière (UQTR, Canada) 2011 Hợp tác cho phép nâng cấp chương trình đào tạo đại học song ngữ để cấp đôi, đồng thời tạo điều kiện cho đội ngũ giảng viên quản lý làm chủ hoạt động đào tạo môi trường tiên tiến Hợp tác quốc tế với Đại học Kemi-Tornio (Phần lan) thơng qua dự án phủ Phần lan thực năm 2009-2010 Dự án giúp nhận số sinh viên Phần lan sang học chung với sinh viên Đại học Cần thơ Đồng tháp tháng hướng dẫn giáo sư Phần lan Sau gửi số sinh viên Đại học Cần thơ Đồng tháp sang Phần lan học số học phần trường đối tác có tham gia giảng dạy giảng viên Đại học Cần thơ Dự án kết thúc kết giúp đối tác tiếp tục trình dự án để xây dựng chương trình đào tạo liên kết cấp đôi vài năm tới v Về Cơ sở vật chất Môi trường: Cơ sở vật chất khang trang môi trường đẹp yếu tố quan trọng hỗ trợ hiệu cho việc học tốt dạy tốt Bắt đầu từ năm đầu 2000, Khoa tiếp nhận số dự án quan trọng nhằm vào nâng cấp sở vật chất, thiết bị đào tạo cảnh quan môi trường Từ năm 2003, tất phòng học làm việc Khoa tu bổ bố trí lại chức cho phù hợp với nhiệm vụ đào tạo nghiên cứu Công nghệ thông tin Đặc biệt, việc phủ sóng WIFI tồn Khu 3, thiết kế nâng cấp "sân cỏ trung tâm" thành công viên Khu 3, sinh viên ưu Hội nghị tổng kết năm NCKH & Đào tạo Khoa CNTT&TT - ĐHCT chuộng việc học nhóm nghỉ ngơi sau học tập căng thẳng Yếu tố đóng góp khơng nhỏ vào thành công hoạt động đào tạo nghiên cứu Khoa Nhằm phát huy mạnh để tiếp tục phát triển thời gian tới, viết phân tích đánh giá hoạt động tiêu biểu Đổi đào tạo Nâng cao chất lượng Nghiên cứu khoa học khoa CNTT&TT Giai đoạn: 2006-2011 ĐỔI MỚI ĐÀO TẠO 2.1 Đào tạo CNTT theo hệ tín Hệ thống đào tạo lấy sinh viên làm trung tâm chứng minh tính ưu việt tất trường đại học đẳng cấp giới dựa tảng Vì nâng cao chất lượng đào tạo không thay đổi từ nhận thức đến việc thay đổi hệ thống đào tạo theo niên chế đồng thời với công tác kiểm định đánh giá Việc chuyển hệ thống đào tạo niên chế sang hệ thống tín cấp thiết tất đặc điểm hệ thống lấy tiêu chí Sinh viên trung tâm Khoa CNTT & TT nhận thức rõ vấn đề tâm thực thành công lộ trình chuyển đổi sang Hệ thống tín theo thời gian quy định Những công việc phức tạp q trình chuyển đổi địi hỏi tồn giảng viên cán viên chức Khoa phải tham gia Chúng ta hoàn thành hàng loạt yêu cầu chuyển đổi: i- Xác định lại tỷ lệ kiến thức: Cơ bản, Cơ sở Chuyên ngành ii- Sắp xếp lại môn học sở chuyên ngành cho phù hợp với lượng kiến thức quy định, có nhiều mơn chun ngành bổ sung iii- Điều chỉnh viết đề cương giảng môn học iv- Điều động toàn giảng viên làm Cố vấn học tập với nhiệm vụ: hướng dẫn sinh viên làm quen với vai trị Trung tâm mình, gồm: lập kế hoạch học tập, đăng ký môn học cho vừa sức mình, đánh giá mơn học v- Xây dựng chuẩn đầu có tham khảo chuẩn đầu số trường lớn đào tạo Công nghệ - Kỹ thuật Mỹ: Khi hoàn thành chuẩn đầu ra, nhận thấy: cần tiếp tục điều chỉnh chương trình đào tạo cải tiến quy trình đào tạo kỹ thực hành Kỹ thực hành sinh viên tốt nghiệp thách thức lớn cho cố gắng nâng cao chất lượng đào tạo Đây vấn đề phức tạp địi hỏi có liên kết hợp tác chặt từ phía doanh nghiệp CNTT theo nghĩa (Đầu tư để có Sản phẩm), đồng thời tiếp tục cải tiến đồng quy trình quản lý chương trình đào tạo theo tín mơn học có thực hành vi- Thực kiểm định đánh giá theo chuẩn AUN: Mặc dầu công việc khó, hồn tất cơng tác đánh giá chương trình đào tạo chun ngành Hệ thống thông tin (HTTT) chuyển sang đánh giá chuyên ngành mới: Kỹ thuật phần mềm (KTPM), Mạng máy tính Truyền thơng (MTT & TT) sang năm học bắt đầu đánh giá chun ngành cịn lại: Khoa học máy tính (KHMT) 2.2 Kết đánh giá theo chuẩn AUN Để đánh giá, việc phải thu thập thông tin Phương pháp lấy thông tin sau: - Điều tra, thu thập ý kiến chương trình đào tạo Hệ thống thơng tin nhóm đối tượng (Sinh viên, Cựu sinh viên, Nhà tuyển dụng) - Thu thập ý kiến phản hồi SV dựa Phiếu nhận xét học phần Trung tâm Đảm bảo chất lượng (TT ĐBCL) cung cấp Trung bình HK có khoảng 23 học phần đánh giá với khoảng 1200 phiếu nhận xét Hội nghị tổng kết năm NCKH & Đào tạo Khoa CNTT&TT - ĐHCT Từ thơng tin thu thập, chương trình đào tạo HTTT coi chương trình đạt điểm 5.11, xếp loại Trung bình Theo đánh giá, chuơng trình HTTT có điểm mạnh tiêu chí Hỗ trợ sinh viên CSVC thiết bị dịch vụ (đạt điểm), điểm yếu hợp tác với doanh nghiệp việc thiết kế chương trình điều chỉnh đề cương (đạt điểm) Như suy chương trình đào tạo Khoa có chung điểm yếu, hợp tác với doanh nghiệp để điều chỉnh chương trình đào tạo hướng tới kỹ gần gũi với thực tế tuyển dụng 2.3 Kết đổi Đào tạo Kết bật công tác đổi mới: sinh viên năm có kế hoạch mẫu bắt buộc, sinh viên năm năm sau quen với việc lập kế hoạch, điều chỉnh đăng ký học phần theo lực thân Giáo viên giảng dạy học phần có giảng, có tài liệu tham khảo có đánh giá kỳ cuối kỳ Đặc biệt, hầu hết giảng viên CNTT áp dụng phương pháp giảng dạy tích cực, lấy sinh viên làm trung tâm, tạo điều kiện cho sinh viên chủ động tự học học nhóm Chương trình đào tạo đổi hàng năm, học phần điều chỉnh sau có góp ý sinh viên, cựu sinh viên nhà tuyển dụng Kỹ thực hành đổi nhiều thách thức lớn nhiều ý kiến sinh viên, cựu sinh viên đặc biệt nhà tuyển dụng đánh giá không cao khả sinh viên CNTT trường 2.4 Hướng phát triển Rõ ràng thách thức đào tạo là: Cân Kỹ thực hành Khả tư Khoa cần phải làm nhiều việc để vượt qua thách thức Những tiếp cận giúp đạt mục tiêu: - Tăng cường hợp tác với doanh nghiệp lớn hoạt động lĩnh vực CNTT & TT: Nghiên cứu công nghệ theo yêu cầu doanh nghiệp, đào tạo cấp chứng doanh nghiệp với loại chứng chuẩn quốc gia quốc tế - Xây dựng đề án đào tạo liên kết với trường uy tín Khu vực, tập trung chương trình đào tạo có trao đổi giáo viên, sinh viên, cấp - Chú ý quan tâm đến chương trình đào tạo kiểm định chuẩn quốc tế ABET Nếu có tính khả thi có hội tiếp cận trao đổi trình đề án kịp thời ĐÀO TẠO SAU ĐẠI HỌC 3.1 Quá trình chuẩn bị đội ngũ Đội ngũ giảng dạy với học vị cao, trải nghiệm thách thức học tập nghiên cứu nước ngồi chìa khố để nâng cao chất lượng đào tạo nghiên cứu Trước năm 2006, Khoa tập trung gửi giảng viên trẻ học tập nước ngồi, song song với việc ổn định tất quy trình đào tạo kỹ sư chuyên ngành Công nghệ thông tin Bắt đầu từ 2006, số đơng tiến sĩ hồn thành nhiệm vụ học tập nghiên cứu nước trở lúc Khoa đẩy mạnh dự án đào tạo thạc sĩ nghiên cứu khoa học Đây chìa khố tạo chỗ đứng ổn định cho giảng viên đào tạo trình độ cao nước trở Thực tế Khoa bắt đầu đào tạo thạc sĩ từ năm 2007 với hình thức: đào tạo quy thạc sĩ HTTT đào tạo liên kết từ xa với Đại học Nantes; sau loạt đề tài Nhà nước dự án Quốc tế duyệt hoàn thành Hội nghị tổng kết năm NCKH & Đào tạo Khoa CNTT&TT - ĐHCT 3.2 Đa dạng hóa phong cách giảng dạy Đào tạo Sau đại học nói riêng đào tạo nói chung ln đặt toán trao đổi phong cách giảng dạy với giảng viên quốc tế so sánh Qua tự giảng viên Khoa sinh viên phải sửa đổi phương pháp dạy học ngày chuẩn mực phù hợp với người Ngay từ khoá đào tạo thạc sĩ (K14), Khoa chủ động mời số giảng viên nước nước tham gia giảng dạy hướng dẫn đề tài thạc sĩ Chẳng hạn, GS Alain Boucher(1) giảng dạy Thị giác máy tính (Computer Vision) cho thấy phương pháp dạy tiếng Anh kết hợp với động tác hình thể để minh hoạ khái niệm khó Trong GS Alexis Drogoul(2) giảng dạy mơn Mơ hình hố Mơ (Modelling and Simulation) cho phép sinh viên trực tiếp thực hành để hiểu rõ phần mềm GAMA chuyên mô GIS 3.3 Kết Kết công tác đào tạo thạc sĩ cho thấy nhiều luận văn thạc sĩ đạt chuẩn mực nghiên cứu tiếp tục nghiên cứu cao Bằng chứng có gần 10 báo thạc sĩ viết công bố hội nghị khoa học Quốc tế (RIVF'10(3), ICTACS'10(4), ) nước (@Hưng yên(5), ICTFIT'10(6), ICT.rda'10(7), @Cần thơ(8) ) Ngoài khoảng 95% luận văn đạt loại trở lên sinh viên thực luận văn tin tưởng công tác giảng dạy trở thành CIO (Phụ trách Quản trị thông tin) tốt công sở doanh nghiệp lớn Ghi (1) Alain Boucher: Giáo sư giảng dạy cao học IFI (Hà nội) hướng dẫn nghiên cứu Nhận dạng ảnh Viện MICA (trường Đại học Bách khoa, Hà nội) (2) Alexix Drogoul: Phụ trách nghiên cứu phát triển phòng Nghiên cứu IRD (Pháp) thuộc IFI (Hà nội) Năm 2012, GS trực tiếp cố vấn cho nhóm nghiên cứu liên ngành DREAM, Đại học Cần thơ (3) RIVF'10: Viết tắt từ "Research, Innovation and Vision for the Future" tên Hội thảo khoa học quốc tế năm 2010 CNTT & TT Việt nam Hội thảo chấp nhận đăng ký vào danh mục hội thảo quốc tế IEEE RIVF'05 tổ chức trường Đại học Cần thơ năm 2005 (4) ICTACS'10: Viết tắt từ "International Conference on Theories and Applications of Computer Science" tên Hội thảo khoa học năm 2010 Khoa học máy tính Hội thảo sáng lập Khoa CNTT, trường Đại học Khoa học tự nhiên TP Hồ Chí Minh Hội thảo tổ chức liên tục năm năm 2010 tổ chức Trường Đại học Cần thơ Các báo cáo hội thảo phản biện chuyên gia tin học quốc tế đăng số đặc biệt hàng năm Khoa học máy tính tạp chí Khoa học Cơng nghệ, Viện Khoa học Công nghệ Việt nam (5) @Hưng yên: Viết tắt từ "Một số vấn đề chọn lọc Công nghệ thông tin Truyền thông" tên Hội thảo Quốc gia hàng năm Công nghệ thông tin Truyền thông Viện Công nghệ thông tin tổ chức trường Đại học Hưng yên năm 2010 Các báo cáo sau phản biện đăng Kỷ yếu Hội thảo Quốc gia hàng năm xuất nhà Xuất Khoa học Kỹ thuật @Cần thơ Hội thảo Quốc gia tổ chức trường Đại học Cần thơ năm 2011 (6) ICTFIT'10: Viết tắt "Hội thảo Công nghệ thông tin" năm 2010 Khoa Công nghệ thông tin, trường Đại học Khoa học tự nhiên, TP Hồ Chí Minh Các báo Hội thảo sau phản biện in tạp chí "Tuyển tập cơng trình nghiên cứu Cơng nghệ thông tin Truyền thông", nhà Xuất Khoa học Kỹ thuật (7) ICT.rda'10: Viết tắt "Hội thảo Khoa học Quốc gia" tổng kết kết nghiên cứu hàng năm chương trình nghiên cứu Khoa học Công nghệ Nhà nước trọng điểm KC.01/06-10 ICT.rda'10 Hội thảo tổng kết Chương trình nghiên cứu trọng điểm năm 2010 Các báo Hội thảo sau phản biện đăng tạp chí Cơng nghệ thông tin Truyền thông Bộ thông tin Truyền thơng (8) @Cần thơ: Xem thích (5) 3.4 Hướng phát triển Những ưu khiếm khuyết chương trình đào tạo thạc sĩ cho thấy cần phải bước chuẩn mực hố chương trình đào tạo Thạc sĩ Đầu thạc sĩ cần phải có kết cơng trình báo cáo hội nghị Khoa học đăng tạp chí khoa học Ngồi việc trình đề án Đào tạo tiến sĩ Khoa học máy tính để tiếp nhận Hội nghị tổng kết năm NCKH & Đào tạo Khoa CNTT&TT - ĐHCT 18 16 14 12 10 Lift BSD BWD 2 Hình 19: Minh họa đánh giá luật qua độ đo Lift 5.6 Đánh giá kết thực nghiệm Kết thực nghiệm đáp ứng phù hợp với mục tiêu ban đầu đặt đánh giá chất lượng mẫu Chức khai thác mềm dẻo, tùy vào mục đích chuyên gia mà hiệu chỉnh tham số w thích hợp Giá trị thực nghiệm độ đo mẫu theo Bayesian dependency đạt kết cao giá trị độ đo support, confidence Do việc đánh giá phân loại mẫu dựa vào độ đo theo hướng tiếp cận mạng Bayes hoàn toàn phù hợp dễ dang thực Kết không đạt mức đánh giá chất lượng mẫu, mà cịn trích lọc luật tốt từ mẫu đạt chất lượng Việc có ích mang tính ứng dụng cao hệ thống dự báo, hỗ trợ định,…trong nhiều lĩnh vực khác như: thị trường chứng khoán, giao dịch liệu, mạng viễn thơng, khí tượng thủy văn… KẾT LUẬN Sau q trình nghiên cứu thực hiện, chúng tơi xây dựng mẫu tương tác với tham số w tùy chọn đánh giá chất lượng mẫu sở tiếp cận mạng Bayes Công cụ cài đặt đảm bảo thực chức khai thác mẫu tuần tự, tính tốn độ đo mẫu Song chức tính tốn độ đo chất lượng mẫu theo hướng tiếp cận mạng Bayes, để nhằm hỗ trợ cho việc đánh giá chất lượng mẫu qua độ đo Kết thực nghiệm tập liệu thu thập thực tiễn thể mục tiêu ban đầu Kết độ đo mẫu theo phụ thuộc đạt cao so với giá trị độ đo Support, Confidence Nên hướng tiếp cận mạng Bayes để đánh giá chất lượng mẫu phù hợp đạt mục tiêu đề Kết đạt có ích mang tính ứng dụng cao hệ thống dự báo, hỗ trợ định,…trong nhiều lĩnh vực khác như: thị trường chứng khoán, giao dịch liệu, mạng viễn thơng, khí tượng thủy văn… Bên cạnh kết đạt được, theo nội dung nghiên cứu cần phát triển với mơ hình rộng Trong tương lai, nghiên cứu hướng tiếp cận khác phép tốn tích hợp, mạng nơ ron,… để tính độ đo mẫu Sau so sánh với hướng tiếp cận áp dụng, từ lựa chọn giải pháp (hướng tiếp cận) thích hợp nhằm đánh giá chất lượng mẫu cách lý tưởng Hướng nghiên cứu không sử dụng mạng Bayes 108 Hội nghị tổng kết năm NCKH & Đào tạo Khoa CNTT&TT - ĐHCT để đánh giá chất lượng mẫu tuần tự, mà mở rộng hướng tiếp cận để đánh giá chất lượng luật kết hợp Ngồi ra, khơng dừng lại phạm vi nghiên cứu khai phá tri thức từ mẫu tuần tự, mà mở rộng mơ hình nghiên cứu mẫu (episodes) phức tạp mẫu kết hợp Hơn số hóa tập liệu thực nghiệm cho có nhiều kiện với độ dài chuỗi cao hơn, thiết thực mang lại nhiều ứng dụng cao lĩnh vực kinh tế, xã hội, … vùng Đồng Bằng Sông Cửu Long TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] [2] [3] [4] [5] R Agrawal and R Srikant, “Mining Sequential Patterns”, In Proceedings of the 7th International Conference on Data Engineering, pp.3-14, 1995 R Agrawal and R Srikant, “Mining Sequential Patterns: Generalizations and Performance Improvements”, In Proceedings of the 5th International Conference on Extending Database Technology: Advances in Database Technology, pp 3-17, 1996 H Mannila, H Toivonen and A I Verkamo, “Discovery of Frequent Episodes in Event Sequences”, Data Mining and Knowledge Discovery, Vol.1, no.3, pp 259-289, 1997 Ohm Sornil and Sunatashee Poonvutthikul, “Constructing Bayesian Networks from Association Analysis”, Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI’06), LNCS 4099, pp 231-240, 2006 Kuralmani Vellaisamy and Jinyan Li, “Bayesian Approaches to Ranking Sequential Patterns Interestingness”, Pacific Rim International Conference on Artificial Intelligence (PRICAI’06), LNCS 4099, pp 241-250, 2006 109 Hội nghị tổng kết năm NCKH & Đào tạo 110 Khoa CNTT&TT - ĐHCT Hội nghị tổng kết năm NCKH & Đào tạo Khoa CNTT&TT - ĐHCT PHÁT HIỆN MẪU TUẦN TỰ VỚI KÍCH THƯỚC THAY ĐỔI BẮNG GIẢI THUẬT DYNEPI Nguyễn Bá Diệp1, Huỳnh Xuân Hiệp2, Julien Blanchard TÓM TẮT Khai phá mẫu phổ biến tập hợp liệu có thứ tự thời gian vấn đề quan trọng khai khoáng liệu Việc khai phá mẫu bao gồm khám phá tất chuỗi kiện mà xuất kiện có mối liên hệ thời gian Những giải thuật trước xác định tiềm mẫu episode dựa vào kích thước cửa sổ cố định người dùng định nghĩa trước Trong báo chúng tơi trình bày giải thuật linh động để khai phá mẫu episode hiệu Kết thực nghiệm cho thấy cách tiếp cận hữu dùng có nhiều thuận lợi Từ khóa: Chuỗi tuần tự, Mẫu tuần tự, phân tích mẫu tuần tự, sinh mẫu kích thước thay đổi, DYNEPI Title: Discovery of sequential patterns by dynamic size DYNEPI algorithms ABSTRACT The discovery of frequent sequential patterns in a time ordered collection data is an important data mining issue Sequential pattern mining consists in discovering all sequences of events, where each event has an associated time of occurrence Most previous algorithms decide the interestingness of an episode from a fixed user-speciefied window width In this paper, we present a new flexible algorithms to efficiently discover episodes Experimental results confirm that our approach results useful and advantageous Keywords: Event sequence, Serial Episode, Analysis Serial Episode, Generate Serial Episode, DYNEPI GIỚI THIỆU Khai thác mẫu (Sequential Patterns) [2, 3, 4, 5] mộ t phương pháp để khai khoáng liệu có liên hệ thời gian Mục tiêu củ a phương pháp tìm chuỗi liệu phổ biến ( frequent subsequences) hay gọ i mẫu sở liệu mang đặc trưng thời gian Nhữ ng mẫu phổ biến mộ t chuỗi tập kiện (itemset) có sở liệu vớ i quan hệ thứ tự mặt thời gian Một hướng tiếp cận khác với phương pháp khai phá mẫu Episode (episode mining) [1,6] với mục tiêu tìm mẫu episode phổ biến ( frequent episode) Các mẫu episode phổ biến bao gồm tập hợp kiện (event) xảy thường xuyên chuỗi liệu kiện (event sequences) tìm giải thuật WINEPI MINEPI [Mannila, et al., 1997] Cả hai giải thuật sử dụ ng cửa sổ thời gian với độ rộ ng người dùng định trước để tìm mẫu, kích thước củ a mẫu tìm bị giới hạn tương ứng với độ rộng củ a cửa sổ Những mẫu có kích thước lớn kích thước cửa sổ khơng xuất cửa sổ tập mẫu tìm khơng chứa mẫu đó tìm phần củ a mẫu Mặt khác nhữ ng mẫu có kích thước nhỏ cửa sổ xuất nhiều cửa sổ làm giảm tính xác củ a độ đo ủng hộ mẫu (support) độ tin cậy (confidence) luật (sequential rule) tương ứng với Khoa CNTT, Trường ĐH Đồng Tháp, Số 783 Phạm Hữu Lầu, P.6, Tp Cao Lãnh, dqbao@dthu.edu.vn Phòng Thanh Tra Đào Tạo, Trường ĐH Đồng Tháp, thle@staff.dthu.edu.vn Bộ mơn Khoa Học Máy Tính, khoa CNTT&TT, Trường ĐH Cần Thơ, dtnghi@cit.ctu.edu.vn 111 Hội nghị tổng kết năm NCKH & Đào tạo Khoa CNTT&TT - ĐHCT mẫu Giải thuật WINEPI MINEPI [1] chia làm hai bước, với bước tạo mẫu ứng viên (candidate episode) có kích thước n cách kết hợp mẫu kích thước n-1 với tất kiện củ a mẫu lại sinh số lượng mẫu khơng phổ biến lớn Với phương pháp MINEPI sử dụ ng độ đo ủ ng hộ xuất trực tiếp mẫu cửa sổ , ngưỡng phân loại mẫu phổ biến dựa vào xác số lần xuất củ a mẫu gây khó khăn việc lựa chọn mức phân ngưỡi phổ biến Ngoài hai phương pháp làm xuất mẫu người dùng không quan tâm đến gây nhiễu cho tập luật Chúng đề xuất giải thuật DYNEPI nhằm giải vấn đề đ ã nêu DYNEPI sử dụ ng cửa sổ trượt với kích thước w biên độ thời gian phụ thuộ c vào kích thước mẫu người dùng cho trước để tìm mẫu phổ biến thoả tiêu chí củ a người dùng Với khả mềm dẻo biên độ thời gian phụ thuộ c vào kích thước mẫu DYNEPI khơng bỏ sót mẫu có kích thước lớn hơ n kích thước cửa sổ w đồ ng thời đếm xác mẫu có cửa sổ khơng đếm mẫu có cửa sổ chồng lắp WINEPI [1] DYNEPI sử dụng chuỗi liệu đa kiện (multi event sequences) với nhiều kiện khác xả y mộ t đơn vị thời gian WINEPI sử dụng chuỗ i liệu đơn kiện (event sequences) với mỗ i thời đ iểm có kiện diễn DYNEPI cịn hỗ trợ tính tìm mẫu phỗ biến mẫu mà người dùng cho ban đầu Phần củ a viết trình bày sau: phần trình bày mơ hình giải thuật DYNEPI Phần kết thực nghiệm đánh giá Phần kết luận hướ ng phát triển GIẢI THUẬT DYNEPI Cho mộ t tập E tập hợp kiện Một kiện (e,t) mộ t kiện e thuộc tập E t mộ t số nguyên dương thời gian xảy sụ kiện Sự kiện e chứa mộ t nhiều thuộ c tính ng để đơn giản cho việc trình bày giả định mỗ i kiện chứa thuộc tính Theo ta có tập kiện chuỗ i kiện :{ (e, t) | e ∈ E} với t > Một chuỗi S tập E 3(S, Ts ,Te) đ ó Ts Te số nguyên dương thời gian S Ts thời gian bắt đầu, Te thời gian kết thúc Ts ≤ ti ≤ Te với mọ i i = 1,…,n S={ (A1,t1) , (A2,t2) , (A3,t3) , … , (An,tn) }là chuỗ i kiện mà Ai ∈ E ∀ i = 1,…,n ti ≤ ti+1 ∀ i=1,….,n-1 Định nghĩa có chút khác biệt với định nghĩa chuỗi S’ [1] vớ i S’={ (A’1,t’1) , (A’2,t’2) , (A’3,t’3) , … , (A’n,t’n) } A’i ∈ E ∀ i = 1,…,n t’i < t’i+1 ∀ i=1,….,n-1 Như vậ y S chứa nhiều kiện xả y thời điểm t so với S’ chứa kiện mộ t thời điểm t’ Một mẫu (Episode) xét ( V , ≤ ,g) đ ó V tập hợp nút, ≤ mộ t thứ tự bán phần V ánh xạ g V → E mộ t ánh xạ kết hợp nút với loại kiện kích thước củ a α kí hiệu |α| kích thước V kí hiệu( |V| ) Episode α mối quan hệ ≤ có thứ tự ( ví dụ : x ≤ y y ≤ x, ∀ x,y∈ V) Tần suất củ a mẫu X chuỗi S với kích thước cửa sổ k có cơng thức sau: 112 Hội nghị tổng kết năm NCKH & Đào tạo Khoa CNTT&TT - ĐHCT Trong freqS,k(X) tần suất xuất củ a mẫu X chuỗi S với kích thước cửa sổ k, suppS,k(X) độ đo ủ ng hộ mẫu X S với kích thước cửa sổ k số cửa sổ có kích thước k S |W (S ,k)| Gọi σ ngưỡng độ hỗ trợ nhỏ với