Xác định hệ số biến động của phương trình black scholes

1 MỞ ĐẦU 1.1 Động nghiên cứu Ontology có có vai trò quan trọng việc tổ chức quản lý thông tin tri thức lĩnh vực nghiên cứu ứng dụng khác nhau: tích hợp sở liệu, thương mại điện tử, dịch vụ web ngữ nghĩa, mạng xã hội Để phát triển hệ thống ứng dụng này, toán tích hợp ontology nhiều công trình tập trung nghiên cứu Cùng với kết nghiên cứu lý thuyết công cụ tích hợp ontology xây dựng phát triển: AnchorPROMPT (Noy & Musen, 2001), RiMOM (J Li, Tang, Li, & Luo, 2009), (Y Jean-Mary & Kabuka, 2007), FCA-Merge (Stumme & Maedche, 2001), Chimaera (McGuinness, Fikes, Rice, & Wilder, 2000), (M Seddiqui, Aono, M., 2008), Falcon-AO (Hu et al., 2007)… Trong hệ thống tri thức dựa ontology, khái niệm, mối quan hệ thực thể đối tượng cách xác Điều không hoàn toàn phù hợp giới thực thường chứa thông tin mơ hồ, không chắn không đầy đủ Mặt khác, phân tán thông tin đến từ nhiều nguồn khác ngày gia tăng số lượng ontology dẫn đến không quán thông tin liệu Các phương pháp công cụ tích hợp ontology rõ không phù hợp, dẫn đến đời toán tích hợp ontology mờ Các công trình nghiên cứu tích hợp ontology mờ thực theo phương pháp so khớp/liên kết ánh xạ ontology mờ định nghĩa theo logic mô tả mờ phi logic cách mở rộng thành phần ontology truyền thống Trong số không nhiều nghiên cứu đề cập đến toán xử lý mâu thuẫn ontology mờ, Abulaish & Dey (2006) đề xuất độ đo khái niệm quán hai ontology để xác định khái niệm quán ontology bị mâu thuẫn Một tiếp cận khác, Ferrara et al., (2008) đề xuất phương pháp giải mâu thuẫn mức quan hệ ánh xạ ontology mờ Các mô hình ontology mờ xây dựng chủ yếu phục vụ cho ứng dụng cụ thể, chưa có giải pháp xử lý mâu thuẫn cấu trúc phức tạp ontology mờ toán tích hợp Để giải toán này, cần phải định nghĩa mô hình ontology mờ thuật toán tích hợp mô hình tri thức xây dựng Tuy nhiên tích hợp ontology mờ toán phức tạp tính không chắn không đầy đủ thông tin, mâu thuẫn tri thức cấu trúc đa dạng Những khó khăn thách thức thúc đẩy động nghiên cứu luận án Các kết nghiên cứu thử nghiệm công bố: [1-10] Các thử nghiệm tiến hành theo tiêu chí đánh giá OAEI đánh giá chất lượng tích hợp dựa lý thuyết đồng thuận Dữ liệu thử nghiệm ontology OAEI1 ontology mờ thời tiết2 mờ hóa theo chuẩn OWL2 (Bobillo & Straccia, 2011) 1.2 Thách thức toán tích hợp ontology mờ Các khó khăn thách thức cho toán tích hợp ontology mờ là: (1) Cần phải xác định mô hình tri thức ontology mờ cho toán tích hợp, (2) Tìm xác định điểm tương đồng khác biệt ontology (so khớp ontology) (3) Xử lý mâu thuẫn ontology mờ trình tích hợp Xử lý mâu thuẫn ontology mờ cần thỏa điều kiện sau: Bảo toàn thông tin; bảo toàn cấu trúc; giải mâu thuẫn chất lượng phương pháp xử lý mâu thuẫn http://oaei.ontologymatching.org/ http://www.sensormeasurement.appspot.com/?p=ontologies#weather; http://paul.staroch.name/thesis/SmartHomeWeather.owl# 1.3 Mục tiêu phạm vi nghiên cứu 1.3.1 Mục tiêu nghiên cứu Mục tiêu nghiên cứu luận án xây dựng mô hình ontology mờ cho toán tích hợp phương pháp tích hợp ontology mờ dựa sở lý thuyết đồng thuận 1.3.2 Phạm vi nghiên cứu − Xây dựng định nghĩa ontology mờ cho toán tích hợp − Xây dựng thuật toán so khớp khái niệm ontology mờ dựa phần chung tiềm − Xây dựng thuật toán tích hợp ontology mờ dựa lý thuyết đồng thuận theo mức khái niệm, quan hệ thực thể 1.4 Nội dung nghiên cứu − − Xây dựng định nghĩa ontology mờ (Mục 3.1, Chương 3) Bài toán PCP: Xây dựng thuật toán so khớp ontology mờ dựa phần chung tiềm (Mục 3.2, Chương 3) − Bài toán FOI-1: Định nghĩa toán mâu thuẫn mức khái niệm; Xây dựng thuật toán tích hợp ontology mờ dựa lý thuyết đồng thuận mức khái niệm (Mục 3.4, Chương 4) − Bài toán FOI-2.1, FOI-2.2: Định nghĩa toán mâu thuẫn mức quan hệ; Xây dựng thuật toán tích hợp ontology mờ dựa lý thuyết đồng thuận mức quan hệ (Mục 3.5, Chương 3) − Bài toán FOI-3: Định nghĩa toán mâu thuẫn mức thực thể; Xây dựng thuật toán tích hợp ontology mờ dựa lý thuyết đồng thuận mức thực thể (Mục 3.6, Chương 3) − Thử nghiệm (Chương 4) 1.5 Các đóng góp luận án − − Xây dựng mô hình tri thức ontology mờ Xây dựng thuật toán so khớp ontology mờ − Xây dựng thuật toán xử lý mâu thuẫn tích hợp ontology mờ ba mức khái niệm, quan hệ thực thể dựa lý thuyết đồng thuận − Thực cài đặt đánh giá thuật toán tích hợp ontology mờ trên ontology mờ thời tiết liệu ontology OAEI 1.6 Phương pháp nghiên cứu Xây dựng mô hình tri thức ontology mờ sở lý thuyết mờ Zadeh (1965) sử dụng lý thuyết đồng thuận (Nguyen, 2008a) thuật toán tích hợp ontology mờ 1.7 Bố cục luận án Chương Mở đầu; Chương Tích hợp ontology mờ nghiên cứu liên quan; Chương Tích hợp ontology mờ sở lý thuyết đồng thuận; Chương Thực nghiệm đánh giá; Chương Kết luận hướng phát triển; Tài liệu tham khảo; Phụ lục A, B C TÍCH HỢP ONTOLOGY MỜ VÀ CÁC NGHIÊN CỨU LIÊN QUAN Ontology tích hợp ontology Ontology Định nghĩa 2.1 (Ontology): Theo (Gruber, 1993, 1995) (Nguyen, 2008), ontology bốn có thành phần sau: O = (C, I, R, Z), đó: – – – – C tập hợp khái niệm; I tập hợp thực thể; R tập hợp quan hệ định nghĩa C; Z tập hợp tiên đề biểu diễn ràng buộc toàn vẹn mối quan hệ thực thể khái niệm Tích hợp ontology Tích hợp tri thức trình mà không quán tri thức từ nguồn khác hợp nhằm mang lại thống tri thức (Nguyen, 2008a) Định nghĩa 2.2 (Nguyen, 2008a): Tích hợp ontology trình xác định ontology O* tốt đại diện cho ontology Oi, i=1, ,n Tích hợp ontology thực theo mức khái niệm, quan hệ thực thể (Hình 2.1) Hình 2.1 Các mức mâu thuẫn ontology (Nguyen, 2008a) Định nghĩa tích hợp ontology cấu trúc phân cấp xử lý mâu thuẫn theo ba mức (Nguyen, 2008a) cách tiếp cận phương pháp tích hợp ontology mờ luận án Ontology mờ Hiện khái niệm ontology rõ không đủ khả để mô tả biểu diễn thông tin mơ hồ, không đầy đủ không chắn Liên quan đến nghiên cứu vấn đề mờ hóa ontology chia thành theo hai nhóm Nhóm thứ nhất: tác giả đề xuất hướng tiếp cận dựa logic mô tả mờ Nhóm thứ hai: tác giả đề xuất kiến trúc chung cho ontology mờ khái niệm mối quan hệ làm mờ cách sử dụng hàm thành viên mờ Zadeh (1965) Khảo sát công trình liên quan đến mô hình ontology mờ cho toán tích hợp, thấy định nghĩa ontology mờ Trong trường hợp đơn giản, theo Dey & Abulaish (2008) ontology mờ cặp (C, R), C tập khái niệm mờ R tập quan hệ mờ Hầu hết định nghĩa ontology mờ phụ thuộc vào ứng dụng cụ thể Để xây dựng mô hình ontology mờ cho toán tích hợp, cần phải xem xét vấn đề sau: − Một số định nghĩa không mờ hóa khái niệm, có định nghĩa khác không mờ hóa quan hệ Hầu hết định nghĩa không trình bày ý nghĩa tập Z (thành phần mô tả quy tắc, ràng buộc ontology) − Các định nghĩa ontology mờ xây dựng chủ yếu phục vụ cho toán tích hợp hợp mức so khớp, liên kết ánh xạ Mô hình ontology mờ cho toán xử lý mâu thuẫn chưa có nhiều nghiên cứu quan tâm − Tùy theo ứng dụng mục tiêu nghiên cứu (C, R) mở rộng theo nhiều cách khác nhau, cần phải có mô hình ontology mờ chung để có chia xẻ, tương tác tái sử dụng hệ thống tri thức ontology mờ − Trong tương lai ngôn ngữ ontology mờ cung cấp khả mở rộng mà định nghĩa không cho phép mờ hóa ontology theo yêu cầu Điều dẫn đến hạn chế khả mở rộng tái sử dụng định nghĩa ontology mờ Tích hợp ontology mờ Các công trình liên quan đến tích hợp ontology mờ chủ yếu thực mức so khớp, liên kết, ánh xạ ontology mờ, có công trình đề cập đến toán xử lý mâu thuẫn Các công trình đề cập đến xử lý mâu thuẫn mức khái niệm quan hệ, không đề cập đến tiêu chí tích hợp Các toán tích hợp ontology mờ cần phải giải là: So khớp/liên kết ánh xạ ontology mờ; Xử lý mâu thuẫn ontology mờ toán tích hợp Bài toán thứ nhất: So khớp/liên kết ánh xạ ontology mờ: (Patrice Buche, 2008); (Xu et al., 2005); (Bahri, Bouaziz, & Gargouri, 2007); (Ferrara et al., 2008); (Todorov, Hudelot, Popescu, & Geibel, 2014); (Abulaish & Dey, 2006) Đặc điểm bật công trình là: − Xây dựng độ tương đồng khái niệm mờ ontology mô hình logic mô tả mờ − Các thuật toán ánh xạ ontology mờ thực theo phương pháp vét cạn Bài toán thứ hai: Xử lý mâu thuẫn ontology mờ: − Phương pháp xử lý mâu thuẫn Abulaish & Dey (2006): Xây dựng độ đo khái niệm quán hai ontology để xác định khái niệm quán ontology có mâu thuẫn, không đề cập đến mâu thuẫn mức quan hệ thực thể − Phương pháp ánh xạ ontology mờ theo quan hệ tương đương bao hàm (Ferrara et al., 2008) không đề cập xử lý mâu thuẫn mức khái niệm thực thể tiêu chí tích hợp Khó khăn thách thức: Theo Klein (2001), Mitra Wiederhold (2002) thuật toán tích hợp đánh giá dựa hai tiêu chí chính: chất lượng phương pháp tích hợp độ phức tạp chương trình, chất lượng phương pháp tích hợp đánh giá dựa mức độ giải mâu thuẫn ontology Lý thuyết đồng thuận Phần trình bày tổng quan lý thuyết đồng thuận xử lý mâu thuẫn tri thức (Nguyen, 2008a) Định nghĩa 2.4.1 (Hàm khoảng cách): Gọi U tập biểu diễn đối tượng xung đột, hàm khoảng cách d định nghĩa sau: d: U × U → [0, 1], thỏa điều kiện: – – – Không âm: ∀x,y ∈ U: d(x,y) ≥ Phản xạ: ∀x, y∈ U: d(x, y) = x = y Đối xứng: ∀x, y∈ U: d(x, y) = d(y, x) Định nghĩa 2.4.2 (Lược tả): Một lược tả X định nghĩa sau: X = { ∈ TUPLE():⊆ A, i = 1,…, n}, với A tập thuộc tính, TUPLE() tập hợp kiểu Định nghĩa 2.4.3 (Lược tả xung đột): Cho U tập hữu hạn biểu diễn đối tượng cho xung đột Ký hiệu tất tập k-phần tử U với k ∈ N, N tập số tự nhiên Ký hiệu: = tập tất tập khác rỗng U, phần tử gọi lược tả xung đột Định nghĩa đồng thuận Định nghĩa 2.4.4 (Sự đồng thuận): Cho vũ trụ U, d định nghĩa (Định nghĩa 2.4.1) đồng thuận định nghĩa sau: Cho ánh xạ C: →, với lược tả xung đột X ∈ , phần tử C(X) gọi đồng thuận lược tả X Các tiêu chí đồng thuận Ký hiệu Con (U) tập hợp tất hàm lựa chọn đồng thuận (U, d) Với X, Y ∈ Π(U) x ∈ U, số công thức khái niệm định nghĩa sau: – – – , n>1, n ∈ N X gọi đồng tất phần tử X đồng nhất, nghĩa X={n*x}, x ∈ U, n ∈ N Các tiêu chí lý thuyết đồng thuận: Với C ∈ Con(U) Tiêu chí (Re): C(X) ≠ ∅ Tiêu chí (Un): C({n*x}) = {x} ∀n ∈ N, x ∈ U Tiêu chí (Si): (Lươc tả X bội Lươc tả Y) ⇒ C(X) = C(Y) Tiêu chí (Qu): (x ∉ C(X)) ⇒ (∃ n∈ℵ: x ∈ C(X∪ {n∗ x}),∀ x ∈U Tiêu chí (Co): (x ∈ C(X)) ⇒ (x∈ C(X ∪ {x})) ∀ x ∈U Tiêu chí (Cc): (C(X1) ∩ C(X2) ≠ ∅) ⇒ (C(X1 ∪X2) = C(X1) ∩C(X2))∀ X1, X2∈ Tiêu chí (Gc): C(X1) ∩ C(X2) ⊆ C(X1 ∪X2) ⊆ C(X1) ∪ C(X2), ∀ X1, X2∈ Tiêu chí (Pr): (X1 ⊆ X2∧ x∈ C(X1)∧ y∈C(X2)) ⇒ (d(x,X1) ≤ d(y,X2)) Tiêu chí C1: (x ∈ C(X)) ⇒ (d(x, X) = ),∀X ∈ 10 Tiêu chí C2: (x ∈ C(X)) ⇒ ( = ,∀X ∈ Lý thuyết đồng thuận xung đột lược tả mờ Các khái niệm Định nghĩa 2.4.5 (Xung đột lược tả mờ): Cho U tập vũ trụ hữu hạn, tập vũ trụ mờ ký hiệu định nghĩa sau: =U × [0, 1] Mỗi phần tử gọi xung đột lược tả mờ Địng nghĩa 2.4.6 (Hàm khoảng cách): Khoảng cách phần tử mờ định nghĩa sau: − − − − − (x, y) ≥ 0, với x, y (tính không âm) (x, y) = x = y (tính phản xạ) (x, y) = (y, x), với x, y (tính đối xứng) ((x, 1), (y, 1)) = d(x, y) ((x, ), (x, )) = , x, y ∈ U, ∈ [0, 1] Các tiêu chí đồng thuận mờ Định nghĩa 2.4.7 Cho ánh xạ C: →, với lược tả mờ X ∈ Định nghĩa hàm (z, X) và(x, X): − (z, X) = , z∈ − (x, X) =, z∈ Định nghĩa tậpX(x) : − − − = {x ∈ U: x có X} X(x) = {(x, v): (x, v) ∈ X x ∈ } = {x: (x, v) ∈ X v ∈ [0, 1]}, lược tả rõ trường hợp lược tả mờ X ∈, đó: lược tả đồng đồng Các tiêu chí đồng thuận cho xung đột lược tả mờ: Tiêu chí (Pr): (X1 ⊆ X2 ∧ x∈ C(X1)∧ y∈ C(X2)) ⇒ ((x,X1) ≤ (y,X2)) Tiêu chí C1: (x ∈ C(X)) ⇒ ((x, X) = ), ∀X ∈ Tiêu chí C2: (x ∈ C(X)) ⇒ ( (x, X) = ,∀X ∈ Tiêu chí (Cl): Tiêu chí (TLC): X lược tả mờ quy ⇒ C(X) = C() 10 Độ phức tạp thuật toán O(n*logn) Bảng 3.1.so sánh độ phức tạp thuật toán so khớp PCP với phương pháp khác Bảng 3.1 Độ phức tạp phương pháp PCP Phương pháp PROMPT Anchor-PROMPT Glue PCP Độ phức tạp O(n2) O(n2*log2n) O(n2) O(n*logn) Chất lượng tri thức đồng thuận tích hợp ontology mờ Chất lượng thuật toán tích hợp tri thức hiểu khác biệt tri thức nhóm (Collective Knowledge) tri thức đúng(Real State of Knowledge) Cho xung đột lược tả X1, …, Xn, ký hiệu d( X*,r) khoảng cách từ r đến X*, r tri thức X* tri thức nhóm Định nghĩa 3.3.1 (Chất lượng đồng thuận) Với ký hiệu Con(U), Π(U) C(X) trình bày mục 2.4 Chất lượng đồng thuận x lược tả X định nghĩa sau (Nguyen, 2008a): (3.6) Trong đó: X ∈ Π(U), C∈ Con(U) x ∈ C(X), Các thuật toán tích hợp tri thức theo tiêu chí đồng thuận C1 C2 xây dựng dựa Định lý (Nguyen, 2008a) sau đây: Định lý 3.1 (Sử dụng tiêu chí C2): Cho lược tả X = {x(i) =: i=1, 2, , n} Vector x = (x1, x2, , xm) thỏa tiêu chí đồng thuận C2 khi: xj =, j = 1, 2, , m Định lý 3.2 (Sử dụng tiêu chí C1): Cho lược tả X = {x(i) =: i=1, 2, , n} Vector x = (x1, x2, , xm) thỏa tiêu chí đồng thuận C1 không tồn vector y cho: d(y, x) > d(y, x(i)), ∀ i=1, 2, , n 18 Nhận xét Để xác định tiêu chí đồng thuận cho thuật toán tích hợp ontology mờ, cần phải thực bước sau: − Xem xét cấu trúc xung đột lược tả để lựa chọn tiêu chí đồng thuận C1 C2 theo lược đồ mục 2.4.5 − Sử dụng tiêu chí C1 C2: • • Đối với tiêu chí C1: Sử dụng định lý 3.2 Đối với tiêu chí C2: Sử dụng định lý 3.1 Tích hợp ontology mờ mức khái niệm Mâu thuẫn ontology mờ mức khái niệm Định nghĩa 3.4.1 (Mâu thuẫn ontology mờ mức khái niệm): Cho hai ontology mờ , khái niệm (c1, ,) thuộc khái niệm (c2, ,) thuộc Mâu thuẫn khái niệm xảy ≠ ≠ ≠ Thuật toán tích hợp ontology mờ mức khái niệm Phát biểu toán FOI-1: Cho tập X = {(,)| ,) } cấu trúc mờ khái niệm c ontology , i=1,…,n}, cần xác định ba: c* = (,) tốt thỏa tiêu chí lý thuyết đồng thuận Thuật toán FOI-1: INPUT: X = {(,)|,)}là tập cấu trúc mờ khái niệm c ontology ,i=1,…,n} OUTPUT: c* = (,) biểu diễn tốt từ X thỏa tiêu chí đồng thuận BEGIN A*=; V*= ; foreach pair if then \ {} and ;/*eg.,job ⇔ occupation */ if R(a1, ±, a2) then \ {} and ; /* eg., age ± birthday */ 19 if R( ±, a2) then \ {} and ; /* eg., sex ± female */ if R(, ⊥, a2) then \ {} and ; /* eg., single ⊥ married */ end foreach attribute from set 10 if the number of occurrences of a in triple is smaller than then set ; 11 end 12 foreach attribute a from set 13 Determine multi-set={:if exists and }; 14 Calculate : =; 15 end 16 Return ; END Đánh giá thuật toán Trong toán tích hợp mức khái niệm, mâu thuẫn lược tả mờ thuộc tính phụ thuộc, theo lược đồ lựa chọn tiêu chí đồng thuận (mục 2.4), tiêu chí C2 sử dụng Từ việc phân tích tiêu chí đồng thuận định lý 3.1, chứng minh thuật toán FOI-1 thỏa mãn tiêu chí đồng thuận sau: Un, Si, Qu, Co, C2.Thuật toán có độ phức tạp O(n2) Tích hợp ontology mờ mức quan hệ Mâu thuẫn ontology mờ mức quan hệ Định nghĩa 3.5.1(Mâu thuẫn ontology mờ mức quan hệ): Cho hai ontology mờ có khái niệm c c’ Mâu thuẫn mức quan hệ xảy Ri1(c,c’) ≠ Ri2(c,c’), i ∈ {1,…,m} Thuật toán tích hợp ontology mờ mức quan hệ Phát biểu toán FOI-2.1: Cho i ∈ {1,…,m} tập quan hệ X = {Rij(c,c′): i=1,…,m; j = 1, ,n} khái niệm c c′ n ontology, cần xác định Ri(c, c′) - quan hệ tốt c c′ tập quan hệ cho 20 thỏa tiêu chí đồng thuận Thuật toán FOI-2.1: INPUT: Cho tập quan hệ khái niệm c c’ n ontology: X = {Rij(c,c’): j = 1, ,n} OUTPUT: Quan hệ Ri(c,c’) = (c, c’, v) tốt tập quan hệ X thỏa tiêu chí đồng thuận BEGIN Order set X in increasing order giving X= {x1, x2, ,xn}; Set interval Set defined v as a value belonging to the above interval: END Phát biểu toán FOI-2.2 (Tích hợp quan hệ bắc cầu) Cho i = 1, , m tập quan hệ hai khái niệm c c’ n ontology: X = {Rij ⊆ C × C × (0, 1]: j = 1,…,n} Cần xác định Ri(c, c′) quan hệ Ri ⊆ C × C × (0, 1] tốt tập quan hệ X cho Thuật toán FOI-2.2: INPUT: - Tập quan hệ loại khái niệm n ontology X = {Rij ⊆ C × C × (0, 1]: j = 1, ,n} - Quan hệ có tính bắc cầu 21 OUTPUT: Quan hệ Ri ⊆ C × C × (0, 1] tốt X thỏa tiêu chí đồng thuận BEGIN Set ; for each pair Determine multi-set iji=1,…,m;j= 1,…,n}; Order set in increasing order giving 12k; Set interval(); Set v as a value belonging to the above defined interval; Set ii; end for each 10 if 1i2iand3i then change v3 = min(v1, v2); 11 if only 1i and then Set ii3 where v3 = min(v1, v2); 12 end 13 Returni; END Đánh giá thuật toán Trong toán tích hợp mức quan hệ, mâu thuẫn lược tả mờ quan hệ độc lập, theo lược đồ lựa chọn tiêu chí đồng thuận (mục 2.4), tiêu chí C1 sử dụng Từ việc phân tích tiêu chí đồng thuận, định lý 3.2 thuật toán 3.1, chứng minh thuật toán FOI-2.1 FOI-2.2 thỏa tiêu chí đồng thuận sau: Un, Si, Qu, Co, Pr, C1 • Thuật toán FOI-2.1có độ phức tạp O(n2) • Thuật toán FOI-2.2 có độ phức tạp O(n3) Tích hợp ontology mờ mức thực thể Mâu thuẫn ontology mờ mức thực thể Định nghĩa 3.6.1 (Thực thể mờ): Một thực thể mờ khái niệm c mô tả thuộc tính tập có giá trị thuộc tập (X = 22 ) căp (i, v), đó: – – i định danh thực thể, v giá trị thực thể, v có kiểu biểu diễn hàm với v(a)∈,∀a ∈ Định nghĩa 3.6.2 (Mâu thuẫn ontology mờ mức thực thể): Cho hai ontology và khái niệm (, ,) thuộc , (,) thuộc Cho thực thể (i, )∈ (,) (i, )∈ (, Mâu thuẫn thực thể xảy v(a) ≠, a∈ Tiêu chí đồng thuận cho tích hợp ontology mờ mức thực thể mờ Các tiêu chí đồng thuận cho xử lý mâu thuẫn tri thức (Nguyen, 2008) sử dụng cho toán tích hợp ontology mờ mức thực thể sau: (H B Truong & Nguyen, 2012): P1 Thực thể đóng: P2 Thực thể quán: P3 Thực thể ưu việt: Nếu tập thuộc tính (i = 1, 2,…,n) rời thì:, với tổng thu hẹp thuộc tính P4 Độ tương đồng tối đa: Gọi da hàm khoảng cách thuộc tính , khác biệt tích hợp phần tử lược tả cần tối tiểu: nhỏ nhất, với Za = {ria: ri∈Z, i = 1, 2,…, n} Thuật toán tích hợp ontology mờ mức thực thể Phát biểu toán FOI-3: Cho tập hợp thực thể X = {(i, v1),…, (i, vn)}, với Ai ⊆ A,: → i = 1,…, n), = , cần xác định cặp (i, v) tốt tập X thỏa tiêu chí lý thuyết đồng thuận Thuật toán FOI-3: INPUT: tập mô tả TUPLE(Ti): Ti ⊆ A, i = hàm khoảng cách da hàm xác định thực thể: X = {ri∈ 1, 2, , n} cho thuộc tính a ∈A, da: sau : →[0,1] 23 OUTPUT: t* T* ⊆ A đại diện tốt theo tiêu chí đồng thuận BEGIN A =; For each a ∈ A determine a set with repetitions Xa = {tia: ti∈X for i = 1, 2,…, n}; For each a ∈A using distance function da determine a value va ⊆ Va such that Create tuple t* consisting of values va for all a ∈A; END Đánh giá thuật toán Tại bước 3, cho thấy thỏa mãn tiêu chí C1 P4 Theo kết tích hợp bước 4: t* bao gồm giá trị va với a∈A, chứng tỏ thuật toán thỏa P1, P2 P3.Từ việc phân tích tiêu chí đồng thuận chứng minh thuật toán FOI-3 thỏa tiêu chí đồng thuận sau: C1, P1, P2, P3, P4, Un, Si, Qu, Co, Pr – Thuật toán có độ phức tạp O(n2) Tổng kết chương Chương trình bày kết nghiên cứu đóng góp luận án, bao gồm: phân tích tiêu chí đồng thuận liên quan đến toán tích hợp ontology mờ; xây dựng mô hình tri thức ontology mờ cho toán tích hợp; xây dựng phương pháp so khớp ontology mờ dựa phần chung tiềm thuật toán tích hợp ontology mờ theo ba mức khái niệm, quan hệ thực thể sở lý thuyết đồng thuận THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ Thử nghiệm Thuật toán so khớp ontology mờ dựa phần chung tiềm thử nghiệm theo tiêu chí liệu hệ thống OAEI 24 mờ hóa theo lý thuyết mờ (Zadel, 1965) ngôn ngữ OWL2 (Bobillo & Straccia, 2011) kết thử nghiệm công bố [1, 9,10] Dữ liệu thử nghiệm Dữ liệu theo chuẩn OAEI Tập liệu thử nghiệm sử dụng để đánh giá phương pháp so khớp PCP theo chuẩn OAEI 2013 sau: # 101 - # 104 (data set 1) gồm 33 lớp, 24 quan hệ, 40 thuộc tính, 56 thực thể # 201- # 264 (data set 2) gồm 36 lớp, 26 quan hệ, 46 thuộc tính, 32 thực thể # 301 - # 304 (data set 3) gồm 56 lớp, 72 quan hệ, 25 thuộc tính Dữ liệu ontology mờ thời tiết Các liệu ontology mờ hóa theo chuẩn OWL2 (Bobillo & Straccia, 2011) Bảng 3.1 thống kê thành phần ontology mờ thời tiết xây dựng Bảng 4.1 Thống kê thành phần ontololy mờ thời tiết FuzzyOntology #Concep #DataPro #ObjectPro #Instance t Weather1.owl 153 36 56 103 Weather2.owl 146 45 46 79 Weather3.owl 138 40 48 80 Phương pháp đánh giá Các độ đo đánh giá thử nghiệm precision, recall fmeasure sau: (4.1) (4.2) (4.3) Kết nhận xét Kết thử nghiệm liệu OAEI 25 Hình 4.14.1 So sánh kết so khớp PCP với hệ thống khác liệu thử nghiệm OAEI Các quan sát Hình 4.1 cho thấy kết so khớp PCP với hệ thống so khớp tham gia OAEI năm 2010 ASMOV, RiMOM, BLOOMS Falcon-AO Quan sát đồ thị, kết so khớp RiMOM tốt Phương pháp PCP tốt so với Falcon-AO ba độ đo, độ đo F-measure PCP cao so với RiMOM , ASMOV, BLOOMS Falcon-AO Kết đánh giá cho thấy độ đo precision PCP tốt ba hệ thống ngoại trừ RiMOM đảm bảo Recall Lý thay phải kiểm tra toàn cặp khái niệm, thuật toán PCP thu giảm không gian tìm kiếm cách xác định phần chung tiềm với cách tính khoảng cách nhỏ để tìm PCP giảm thiểu độ phức tạp tăng độ xác thuật toán Kết thử nghiệm ontology mờ thời tiết Quan sát hình 4.2 cho thấy kết đánh giá cho thấy độ đo precision PCP tốt ba hệ thống ngoại trừ RiMOM đảm bảo Recall Lý thay phải kiểm tra toàn cặp khái niệm, thuật toán PCP thu giảm không gian tìm kiếm cách xác định phần chung tiềm để so khớp, giảm độ phức thuật toán Thử nghiệm Phần trình bày cài đặt thực thi trình tích hợp phân tích để đánh giá chất lượng xử lý mâu thuẫn thuật toán tích hợp ontology mờ dựa lý thuyết đồng thuận Hê thống tích hợp ontology mờ FOIS xây dựng để đánh giá thử nghiệm thuật toán FOI-1, FOI-2 FOI-3 có đặc điểm sau: − Dạng liệu input: File RDF OWL − Thao tác so khớp thực trước thực xử lý mâu thuẫn Hình 4.2.So sánh phương pháp PCP hệ thống khác ontology 26 mờ thời tiết − Tích hợp hoàn toàn tự động − Có thể tích hợp nhiều ontology thời điểm − Xử lý mâu thuẫn theo mức khái niệm, quan hệ thực thể − Giao diện thân thiện, dễ sử dụng Các chức tích hợp hệ thống FOIS trình bày Phụ lục C luận án với kết thử nghiệm công bố [1, 9, 10] Dữ liệu Dữ liệu thử nghiệm ontology mờ thời tiết xây dựng theo phương pháp trình bày Mục 4.1 mô tả theo bảng sau: Bảng 4.2 Mô tả thuộc tính ontology mờ thời tiết Các Ontology Các Thuộc tính FuzzyOnto1 FuzzyOnto2 … FuzzyOntor5 hasAltitude 0.71 0.81 … 0.67 hasAtoms 0.82 0.62 … 0.48 hasDegree hasHumidity 0.45 0.34 0.25 0.44 … … 0.11 0.33 hasPressure 0.37 0.37 … 0.23 hasProtons 0.56 0.47 … 0.33 hasRain 0.72 0.54 … 0.36 … 0.55 0.89 0.75 … hasSaltPercent Bảng 4.3 Mô tả quan hệ ontology mờ thời tiết Các quan hệ Các ontology FuzzyOntoWeather FuzzyOntoWeather belong s to state 0.71 … … has sourc e 0.88 0.82 … 0.51 27 has weather phenomenon weather state 0.80 0.91 0.20 0.19 FuzzyOntoWeather FuzzyOntoWeather FuzzyOntoWeather 0.68 … 0.53 0.70 0.83 0.90 … 0.64 0.30 0.29 0.37 … 0.15 0.60 0.40 Bảng 4.4 Mô tả thực thể ontology mờ thời tiết Các Thuộc tính Các Thực thể PARIS Win d 0.42 HANOI … Pressur e 0.50 Rain … Temperatur e 0.63 0.83 … 0.48 0.75 0.55 HCMC 0.78 … 0.58 0.58 0.89 KOREA 0.66 … 0.56 0.73 0.68 HUE 0.63 … 0.49 0.47 0.89 0.58 Phương pháp đánh giá Theo Định nghĩa 3.3.1(Mục 3.3) chất lượng đồng thuận x lược tả X định nghĩa theo công thức sau: (4.4) Trong đó: X ∈ Π(U), C∈ Con(U), x ∈ C(X) Theo (Nguyen, 2008a), chất lượng đồng thuận sử dụng để so sánh chất lượng đồng thuận lược tả khác Kết thảo luận Hình 4.3 Chất lượng tích hợp mức 28 Khái niệm Hình 4.4 Kết tích hợp mức quan hệ Hình 4.5 Chất lượng tích hợp mức thực thể Từ kết thử nghiệm sử dụng liệu ontology mờ thời tiết với mức độ mâu thuẫn khác có nhận xét sau đây: – Các lược tả xung đột có mức mâu thuẫn cao có chất lượng tích hợp tốt lược tả xung đột có mức mâu thuẫn thấp – Chất lượng tích hợp tỷ lệ thuận với số lượng thành viên xung đột 29 tham gia tích hợp – Hai lược tả xung đột có mức mâu thuẫn chất lượng tri thức tích hợp phụ thuộc vào tổng khoảng cách từ xung đột lược tả đến tri thức tích hợp – Khoảng cách từ lược tả xung đột đến tri thức đồng thuận không vượt mức trung bình khoảng cách từ lược tả xung đột đến tri thức đồng thuận Các kết nhận xét nêu chứng minh công bố tại: (Nguyen, 2008a), (Nguyen, Du & Truong, 2015) (Nguyen & Du, 2015a, 2015b) Bảng 4.1 cho thấy hiệu phương pháp đồng thuận tích hợp ontology mờ Bảng 4.1 Chất lượng xử lý mâu thuẫn hệ thống Công cụ Recall Precision PROMPT Chimaera 0.5 0.6 0.7 0.33 FOIS 0.8 Tổng kết chương Chương trình bày hai thử nghiệm thuật toán so khớp tích hợp ontology mờ, hệ thống tích hợp ontology mờ FOIS xây dựng để thực thử nghiệm thuật toán tích hợp ontology mờ Các thử nghiệm sử dụng liệu ontology OAEI mờ hóa ontology mờ thời tiết Thử nghiệm cho thuật toán so khớp ontology mờ dựa phần chung tiềm PCP sử dụng độ đo precision, recall F-measure cho kết tương đối tốt so với phương pháp so khớp ontology khác Thử nghiệm Phương pháp thử nghiệm dựa định nghĩa chất lượng tri thức đồng thuận (Nguyen, 2008a) để xây dựng phương pháp thử nghiệm Việc đánh giá chất lượng tích hợp tri thức dựa lý thuyết đồng thuận công bố 30 (Nguyen, Du & Truong 2015) (Nguyen & Du 2015a, 2015b) Sử dụng kết thử nghiệm (Lambrix & Edberg, 2003; Lambrix & Tan, 2007) (Noy & Musen, 2000): PROMPT, Chimaera cho thấy hệ thống tích hợp ontology mờ FOIS có kết tốt KẾT LUẬN VÀ KIẾN NGHỊ Kết luận Các kết đạt luận án tóm tắt sau: − − Đề xuất định nghĩa ontology mờ cho toán tích hợp Xây dựng thuật toán so khớp khái niệm ontology mờ dựa phần chung tiềm − Xây dựng thuật toán tích hợp ontology mờ dựa lý thuyết đồng thuận theo ba mức − Cài đặt thử nghiệm thuật toán tích hợp ontology mờ thời tiết OAEI Hướng phát triển Các vấn đề cần tiếp tục nghiên cứu là: − Phát triển ngôn ngữ mô tả mờ theo mô hình ontology mờ đề xuất để cài đặt ứng dụng tích hợp tri thức ontology mờ phân tán − Xây dựng sở tri thức ontology mờ lĩnh vực khác để phục vụ cho thử nghiệm ứng dụng thuật toán tích hợp ontology mờ − Xây dựng công cụ mờ hóa ontology rõ sử dụng hàm thành viên phù hợp cho ứng dụng liên quan − Phát triển ứng dụng tích hợp hệ thống tri thức ontology mờ kết nghiên cứu luận án 31 − Phát triển ứng dụng thuật toán tích hợp tri thức ontology mờ hệ thống tri thức phân tán: hệ thống đa tác tử, hệ thống mạng xã hội, sở lý thuyết đồng thuận 32 [...]... Dk+1; 30 Return (RealMatch); END 17 Độ phức tạp của thuật toán là O(n*logn) Bảng 3.1.so sánh độ phức tạp của thuật toán so khớp PCP với các phương pháp khác Bảng 3.1 Độ phức tạp của phương pháp PCP Phương pháp PROMPT Anchor-PROMPT Glue PCP 3 Độ phức tạp O(n2) O(n2*log2n) O(n2) O(n*logn) Chất lượng của tri thức đồng thuận trong tích hợp ontology mờ Chất lượng của một thuật toán tích hợp tri thức được hiểu... mức quan hệ Phát biểu bài toán FOI-2.1: Cho i ∈ {1,…,m} và tập các quan hệ X = {Rij(c,c′): i=1,…,m; j = 1, ,n} giữa 2 khái niệm c và c′ trong n ontology, cần xác định Ri(c, c′) - quan hệ tốt nhất giữa c và c′ trong tập các quan hệ đã cho 20 thỏa tiêu chí đồng thuận Thuật toán FOI-2.1: INPUT: Cho tập các quan hệ giữa 2 khái niệm c và c’ trong n ontology: X = {Rij(c,c’): j = 1, ,n} OUTPUT: Quan hệ Ri(c,c’)... thực hiện xử lý mâu thuẫn Hình 4.2.So sánh phương pháp PCP và các hệ thống khác trên ontology 26 mờ thời tiết − Tích hợp hoàn toàn tự động − Có thể tích hợp được nhiều ontology tại một thời điểm − Xử lý mâu thuẫn theo các mức khái niệm, quan hệ và thực thể − Giao diện thân thiện, dễ sử dụng Các chức năng tích hợp của hệ thống FOIS được trình bày trong Phụ lục C của luận án với các kết quả thử nghiệm đã... snow} − là tập các miền giá trị của các thuộc tính tương ứng với các thuộc tính thuộc tập = {temperature,precipitation, pressure, humidity, wind, visibility, snow} 13 − Các giá trị mờ của thuộc tính tương ứng của tập : → [0,1] biểu diễn mức độ của các thuộc tính được mô tả trong khái niệm Weather Phenomenon Hình 3.2 Ví dụ về quan hệ mờ thời tiết Ví dụ 3.1.2 (Quan hệ mờ) Quan hệ mờ giữa khái niệm Weather... ci ∈ là một ngưỡng cho trước} – CI(c) là độ đo tầm quan trọng của một khái niệm đươc thể hiện sự đóng góp của các thuộc tính của khái niệm c so với các khái niệm khác trong ontology mờ được định nghĩa như sau: CI(c) = AI(c) + RI(c) (3.2) AI(c) = (3.3) RI(c) = (3.4) Trong đó (a) là giá trị mờ của các thuộc tính, (R) là giá trị mờ của quan hệ giữa các khái niệm c và c’ 2 Thuật toán so khớp ontology mờ... toán quan trọng: Bài toán thứ nhất là tìm và xác định những điểm tương đồng và khác biệt giữa các ontology (so khớp/ liên kết ontology) Bài toán thứ hai là phương pháp xử lý mâu thuẫn giữa 11 các ontology mờ trong quá trình tích hợp Chương 3 trình bày các nội dung đóng góp mới của luận án: (1) xây dựng mô hình tri thức ontology mờ cho bài toán tích hợp, (2) phương pháp so khớp ontology mờ dựa trên phần... thức nhóm Định nghĩa 3.3.1 (Chất lượng của sự đồng thuận) Với các ký hiệu Con(U), Π(U) và C(X) được trình bày tại mục 2.4 Chất lượng của sự đồng thuận x trong lược tả X được định nghĩa như sau (Nguyen, 2008a): (3.6) Trong đó: X ∈ Π(U), C∈ Con(U) và x ∈ C(X), Các thuật toán tích hợp tri thức theo các tiêu chí đồng thuận C1 và C2 được xây dựng dựa trên các Định lý (Nguyen, 2008a) sau đây: Định lý 3.1... c của ontology mờ được định nghĩa là một bộ tứ: (c, ,), với c là tên duy nhất của khái niệm, ⊆ A là tập các thuộc tính mô tả khái niệm, ⊆ V là miền giá trị của thuộc tính:( là miền giá trị của thuộc tính a) và là hàm thành viên mờ: : → [0,1] biểu diễn mức độ của thuộc tính được mô tả trong khái niệm c Bộ (,) được gọi là cấu trúc mờ của c Minh họa (Hình 3.1) – R là tập các quan hệ mờ giữa các khái niệm,... ontology mờ ở mức thực thể Mâu thuẫn ontology mờ mức thực thể Định nghĩa 3.6.1 (Thực thể mờ): Một thực thể mờ của khái niệm c được mô tả bởi các thuộc tính của tập có các giá trị thuộc tập (X = 22 ) là căp (i, v), trong đó: – – i là định danh của thực thể, v là giá trị của thực thể, v là một bộ có kiểu được biểu diễn là một hàm với v(a)∈,∀a ∈ Định nghĩa 3.6.2 (Mâu thuẫn ontology mờ mức thực thể): Cho... 1, ,m Một quan hệ là một tập bao gồm một cặp khái niệm và giá trị mờ biểu diễn mức độ quan hệ giữa chúng Mối quan hệ giữa hai khái niệm trong ontology c được biểu diễn bằng một giá trị mờ duy nhất, nghĩa là nếu (c, c’, v) và (c, c’, v’) thì v = v’ Ví dụ (Hình 3.2) – I là tập các thực thể mờ của khái niệm c được mô tả bởi các thuộc tính của tập là một căp (i, v), với i là định danh của thực thể, v