Khai phá luật kết hợp trong hệ thống dịch vụ thông tin mã điện tử cho sản phẩm (EPCIS)

i LỜI CẢM ƠN Đƣợc phân công Khoa Sau Đại học, Trƣờng Đại học Duy Tân đồng ý thầy giáo hƣớng dẫn TS Lê Quốc Hải, thực đề tài “Khai phá luật kết hợp hệ thống dịch vụ thông tin mã điện tử cho sản phẩm (EPCIS)” Để hoàn thành luận văn này, Tôi xin chân thành cảm ơn thầy giáo tận tình hƣớng dẫn, giảng dạy suốt trình học tập, nghiên cứu rèn luyện Trƣờng Đại học Duy Tân Xin chân thành cảm ơn bạn bè đồng nghiệp đồng hành, góp ý giúp đỡ giảng thầy cô giáo Và đặc biệt, xin chân thành cảm ơn thầy giáo hƣớng dẫn TS Lê Quốc Hải tận tình, chu đáo hƣớng dẫn tơi thực luận văn Mặc dù có nhiều cố gắng để thực luận văn cách hoàn chỉnh nhất, song buổi đầu làm quen với công tác nghiên cứu khoa học, hạn chế mặt kiến thức kinh nghiệm nên khơng tránh khỏi thiếu sót định Rất mong nhận đƣợc góp ý quý Thầy, Cô giáo bạn đồng nghiệp để luận văn đƣợc hồn chỉnh Tơi xin chân thành cảm ơn! Đà Nẵng, ngày tháng năm 2017 HỌC VIÊN Trần Văn Hải ii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu khoa học độc lập riêng Các số liệu sử dụng phân tích luận án có nguồn gốc rõ ràng, công bố theo quy định Các số liệu kết nghiên cứu luận văn trung thực không trùng lặp với đề tài khác Đà Nẵng, ngày tháng năm 2017 HỌC VIÊN Trần Văn Hải iii DANH MỤC VIẾT TẮT Chữ viết tắt Giải thích thuật ngữ CNTT Cơng nghệ thơng tin CSDL Cơ sở liệu EPC Electronic Product Code EPCglobal Electronic Product Code Global EPCIS Electronic Product Code Information Service RFID Radio frequence identification iv MỤC LỤC LỜI CẢM ƠN i LỜI CAM ĐOAN ii DANH MỤC VIẾT TẮT iii DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU vii DANH MỤC CÁC HÌNH viii MỞ ĐẦU Chƣơng 1: TỔNG QUAN VỀ VẤN ĐỀ NGHIÊN CỨU 1.1 Giới thiệu 1.1.1 Đặt vấn đề 1.1.2 Giải vấn đề 10 1.2 Công nghệ RFID 10 1.2.1 Giới thiệu công nghệ RFID 10 1.2.2 Lịch sử công nghệ RFID 11 1.2.3 Thành phần hệ thống RFID 12 1.2.4 Nhƣợc điểm hệ thống RFID 20 1.3 Hạ tầng kiến trúc epcglobal 23 1.3.1 Giới thiệu hạ tầng kiến trúc EPCglobal 23 1.3.2 Các tảng mang tính kiến trúc 25 1.3.2.1 Mã sản phẩm điện tử 25 1.3.2.2 Nhà quản lý EPC 25 1.3.2.3 Số quản lý EPC 26 1.3.2.4 Nhúng mã có sẵn 26 1.3.2.5 So sánh liệu mức lớp với liệu lớp mẫu 27 1.3.2.6 Các dịch vụ thông tin EPC (EPCIS) 27 1.3.3 Các vai trò giao diện 29 1.3.3.1 Hạ tầng kiến trúc kiến trúc hệ thống 29 v 1.4 EPCIS 31 1.4.1 Giới thiệu EPCIS 31 1.4.2 EPCIS bên kiến trúc EPCglobal 34 1.4.2.1 Sự tƣơng tác trao đổi liệu 36 1.4.2.2 Các tƣơng tác trao đổi đối tƣợng 37 1.4.2.3 Các tƣơng tác ONS 38 1.4.2.4 Mối quan hệ luồng liệu bên 38 1.4.3 Các thành phần EPCIS 42 1.4.3.1 Mơ hình liệu EPCIS (EPCIS Data Model) 42 1.4.3.2 Các loại kiện EPCIS (EPCIS Event Types) 43 1.4.3.3 Giao diện thu thập EPCIS (EPCIS Capture Interface) 44 1.4.3.4 Giao diện truy vấn EPCIS (EPCIS Query Interface) 45 1.4.3.5 Chứng nhận (Certification) 46 1.4.4 Dữ liệu hệ thống EPCIS 46 1.5 Tổng quan Về khai phá liệu 52 1.5.1 Giới thiệu 52 1.5.2 Định nghĩa khai phá liệu 52 1.5.3 Quá trình Khai phá liệu 53 1.5.4 Các tốn thơng dụng khai phá liệu 56 1.5.5 Bảng giao tác 56 Chƣơng 2: LUẬT KẾT HỢP TRONG CƠ SỞ DỮ LIỆU CỦA CÁC HỆ THỐNG EPCIS 59 2.1 Luật kết hợp 59 2.1.1 Giới thiệu 59 2.1.2 Tập mục thƣờng xuyên 60 2.1.3 Bài toán khai phá luật kết hợp 61 2.1.4 Định nghĩa luật kết hợp 62 vi 2.1.5 Một số hƣớng tiếp cận khai phá luật kết hợp 63 2.2 Khai phá luật kết hợp có yếu tố khơng gian thời gian 66 2.2.1 Giới thiệu 66 2.2.2 Kỹ thuật khai phá luật kết hợp có yếu tố khơng gian thời gian 66 2.3 Mơ hình khai phá luật kết hợp csdl hệ thống EPCIS 68 2.3.1 Mục đích 68 2.3.2 Quá trình khai phá luật kết hợp 68 2.3.2.1 Thu thập liệu 69 2.3.2.2 Tiền xử lý liệu 69 2.3.2.3 Khai phá luật kết hợp 71 2.3.3 Thuật toán EPCARM khai phá luật kết hợp EPCIS 74 2.3.3.1 Thuật toán EPCARM 74 2.3.3.2 Ví dụ minh họa 75 Chƣơng 3: KẾT QUẢ THỬ NGHIỆM 78 3.1 Phân tích tiêu chí đánh giá thuật tốn 78 3.2 Môi trƣờng cài đặt 78 3.3 Chuẩn bị liệu 80 3.4 Cài đặt thuật toán 81 3.5 Kết thử nghiệm 86 3.6 Thảo luận 88 KẾT LUẬN 90 CƠNG TRÌNH ĐÃ XUẤT BẢN TÀI LIỆU THAM KHẢO vii DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU Bảng 1.1 Các kiểu kiện EPCIS 43 Bảng 1.2 Bảng định nghĩa từ khóa giao dịch truy vấn 45 Bảng 1.3 Bảng giao dịch 58 Bảng 1.4 Bảng giao tác tƣơng ứng với bảng giao dịch 1.3 58 Bảng 2.1 Các giao dịch biểu diễn dƣới dạng nhị phân 61 Bảng 2.2 Các tập mục thƣờng xuyên 61 Bảng 2.3 Dữ liệu thô hệ thống EPCIS 70 Bảng 2.4 CSDL đƣợc chuyển đổi gồm có dạng (TagID, Location, time-in, time-out) 71 Bảng 2.5 Gộp nhóm EPC khu vực theo chuỗi thời gian 76 Bảng 3.1 CSDL thực nghiệm 81 viii DANH MỤC CÁC HÌNH Hình 1.1 Trao đổi liệu ngang hàng EPC 24 Hình 1.2 Kiến trúc chung EPCglobal 34 Hình 1.3 Kiến trúc EPCIS thành phần tiêu chuẩn khác EPCglobal 35 Hình 1.4 Mơ tả liệu hệ thống EPCIS 46 Hình 1.5 Khung liệu CSDL hệ thống EPCIS 48 Hình 1.6 Tổng quan sơ đồ nhận liệu CSDL hệ thống EPCIS 49 Hình 1.7 Dữ liệu EPC có TagID = #123 thu đƣợc điểm DC#88 50 Hình 1.8 Quá trình khám phá tri thức 54 Hình 2.1 Quá trình khám phá tri thức dựa luật kết hợp từ hệ thống EPCIS 69 Hình 2.2 Quy trình khai phá luật kết hợp 74 Hình 3.1 Giao diện phần mềm thử nghiệm ARMADA 86 Hình 3.2 Số luật đƣợc khai thác thuật toán EPCARM 87 Hình 3.3 Thời gian CPU tiêu tốn thuật toán EPCARM 88 MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Sự phát triển vƣợt bậc CNTT đƣa giới bƣớc vào thời đại cơng nghiệp 4.0, gọi IoT Sự thuận lợi kỹ thuật công nghệ tiên tiến tạo điều kiện cho việc thu thập thông tin, liệu hệ thống, đặc biệt hệ thống xuyên quốc gia, đa quốc gia quốc tế Những liệu hệ thống nhƣ trở nên đa dạng phong phú Trong đó, liệu có yếu tố khơng gian thời gian gắn liền với đối tƣợng ngày đƣợc quan tâm Chẳng hạn nhƣ liệu GIS google map hay liệu hệ thống thiên văn học Mỹ gắn liền đối tƣợng với không gian thời gian mà xuất giới tự nhiên Những CSDL hệ thống thƣờng lớn (Big Data) cực lớn (Massive Data) Đối với CSDL lớn việc suy diễn thông tin dựa liệu lịch sử thực đƣợc phép thống kê thông thƣờng mà phải sử dụng đến công cụ khai phá liệu (Data Mining), đó, luật kết hợp kỹ thuật quan trọng [15] Luật kết hợp CSDL có yếu tố khơng gian thời gian dùng để suy diễn mối quan hệ đối tƣợng với yếu tố khơng gian (vị trí địa lý nó) thời gian (thời điểm diễn giao dịch nó) Những thơng tin kết hợp thú vị nhà quản lý nhà nghiên cứu cung cấp cho họ yếu tố mang tính lịch sử đối tƣợng mà họ quan tâm quản lý, giúp họ có nhìn bao qt đối tƣợng quản lý hai chiều lại gắn trực tiếp với đối tƣợng không gian thời gian Đây thơng tin có ý nghĩa hỗ trợ nhà quản lý định thích hợp cơng tác Luật kết hợp có yếu tố khơng gian thời gian đƣợc số nhà nghiên cứu quan tâm thực Florian Verhein Sanjay Chawla[7], J Mennis J.W Liu[4] ngƣời có nghiên cứu đề xuất số giải pháp để khai phá luật kết hợp có yếu tố khơng gian thời gian (spatio-temporal data mining) Mơ hình chung luật kết hợp có yếu tố không gian thời gian dựa công thức khai phá luật kết hợp thông thƣờng [4, 7, 11, 13, 17] Nghĩa tập mục thƣờng xuyên khai thác đƣợc bao gồm thuộc tính mơ tả đối tƣợng gắn liền với không gian thời gian diễn giao dịch đối tƣợng đó; luật kết hợp đƣợc suy từ tập mục thƣờng xuyên, nhƣng phức tạp luật thông thƣờng có gắn thêm yếu tố khơng gian thời gian Tuy nhiên, điểm khác biệt yếu tố định lƣợng xác định giá trị luật khác biệt so với CSDL giao dịch truyền thống Đối với hoạt động quản lý sản xuất phân phối sản phẩm doanh nghiệp, việc phát triển mạng lƣới toàn cầu để lƣu trữ thông tin sản phẩm sử dụng công nghệ RFID giúp cho họ có cơng cụ quản lý sản phẩm việc phân phối sản phẩm hữu dụng Công nghệ RFID RFID (viết tắt Radio Frequency Identification) cơng nghệ xác nhận đối tƣợng sóng vô tuyến [10] Công nghệ RFID cho phép thiết bị (reader) đọc thông tin chứa chip đƣợc gắn thẻ (tag) không tiếp xúc trực tiếp mà khoảng cách xa, mà không thực giao tiếp vật lý nhìn thấy đầu đọc thẻ chip [2] Trên thẻ có mã sản phẩm điện tử (Electronic Product Code), viết tắt EPC Mỗi EPC liên quan đến sản phẩm đƣợc gọi định danh sản phẩm, khóa sản phẩm sở liệu Những mô tả thông tin sản phẩm hoạt động giao dịch liên quan đến sản phẩm đƣợc lƣu trữ thẻ Đầu đọc nhận dạng đƣợc EPC thông qua tần số vô tuyến điện Dựa EPC mà hệ thống đối chiếu thao tác với liệu thẻ nhƣ đọc, ghi thực tính tốn[1] Công nghệ RFID đƣợc sử dụng rộng rãi chuỗi cung ứng sản phẩm Mỹ nƣớc Châu Âu [2, 5, 6] 81 - Gõ vào Formula cơng thức =UniqueRandomNum(1,3000,1000) - Bấm tổ hợp phím Ctrl + Shift + Enter Thủ tục đƣợc sử dụng để sinh ngẫu nhiên EPC Location Tƣơng ứng với EPC Location, khoảng thời gian [Time-in, Time-out] đƣợc sinh ngẫu nhiên thỏa mãn điều kiện Time-in < Timeout Trong nghiên cứu này, sinh ngẫu nhiên 20.000 ghi, 600 EPC 17 Location Dữ liệu đƣợc giả định thu thập từ ngày 01/01/2014 đến 01/01/2015 đƣợc trình bày dƣới dạng đƣợc làm khai phá đƣợc Mỗi ghi có dạng {Record ID, EPC, location, time-in, timeout}, đƣợc trình bày bảng 2.1 Bảng 3.1 CSDL thực nghiệm RecID EPC Location Time-in Time-out 357 01/01/2014 01/01/2014 145 01/01/2014 01/01/2014 102 03/01/2014 10/5/2014 15 05/02/2014 15/6/2014 450 10/05/2014 20/10/2014 247 14 25/05/2015 03/07/2014 … … … … … 3.4 Cài đặt thuật toán Thuật toán đƣợc cài đặt ngơn ngữ lập trình Matlab dựa phần mềm nguồn mở khai thác luật kết hợp ARMADA Tuy nhiên, ARMADA sử dụng để khai phá luật kết hợp thông thƣờng CSDL kiểu số nên áp dụng trực tiếp cho CSDL EPCIS Vì vậy, phải tiến hành sửa module ARMADA để áp dụng cho thuật tốn EPCARM 82 Các thủ tục ứng dụng: - Thủ tục đọc liệu: Thủ tục có nhiệm vụ đọc file liệu excel tách cột file vào biến epc, location, timein timeout; thiết lập khoảng thời gian từ 01/01/2014 đến 01/12/2015 theo quí với tổng cộng khoảng thời gian, qui ƣớc 1: 01/01/2014, 2: 01/04/2014, 3:01/07/2014, 4: 01/10/2014, 5: 01/01/2015, 6: 01/04/2015, 7: 01/7/2015, 8: 01/10/2015, 9:31/12/2016 Vậy ta có khoảng thời gian: [1, 2), [2, 3), [3, 4), [4, 5), [5, 6), [6, 7), [7, 8), [8, 9) Chi tiết thủ tục nhƣ sau: function readfile global epc; global location; global timein; global timeout; global timeseri; global phi; global n; global num_location; timeseri = ['01/01/2014','01/04/2014','01/07/2014','01/10/2014','01/01/2015','01/04/2015', '01/7/2015','01/10/2015','31/12/2016']; epc = xlsread('Expriment.xlsx','Sheet3',A2:A20001); location = xlsread('Expriment.xlsx','Sheet3',B2:B20001); timein = xlsread('Expriment.xlsx','Sheet3',C2:C20001); timeout = xlsread('Expriment.xlsx','Sheet3',D2:D20001); n = length(epc); 83 num_location = distinct(location); for i=1:n for j=i+1:n-1; if ((epc(i)= epc(j)) && (location(i)=location(j)) && ((datetime(timeout(j))= datetime(timeseri(k)) && datetime(timein(i))min_supp && rule_confidence(i,k)>min_conf) lhs(l)=phi(i,j); rhs(l)=phi(k,h); end end end end end end num_rule = length(lhs); Giao diện ứng dụng: Chúng giữ nguyên giao diện ứng dụng ARMADA nhƣng sử dụng chức tải file liệu sinh luật kết hợp Những chức khác không cần thiết để sử dụng thí nghiệm nên bị vơ hiệu hóa Vì mục đích phát triển ứng dụng cho mục đích mở rộng tƣơng lai nên giữ nguyên giao diện chung ứng dụng 86 Giao diện ứng dụng nhƣ sau: Hình 3.1 Giao diện phần mềm thử nghiệm ARMADA 3.5 Kết thử nghiệm Thử nghiệm đƣợc thực với tham số đầu vào nhƣ sau: - Ngƣỡng hỗ trợ tối thiểu đƣợc đặt giá trị 50, 60, 70, 80, 90 100 (số EPC tổng số 600 EPC đƣợc sinh ra); - Ngƣỡng tin cậy tối thiểu 65%, 70% 75% Kết khai phá luật kết hợp đƣợc trình bày Hình 3.2 Hình 3.3 87 Hình 3.2 Số luật khai thác thuật toán EPCARM Hình 3.2 biểu diễn hiệu thuật tốn EPCARM đƣợc đề xuất nghiên cứu này.Thuật toán đƣợc sử dụng để khai thác luật kết hợp với cặp ngƣỡng hỗ trợ tối thiểu tin cậy tối thiểu Kết cho thấy, việc tăng giá trị ngƣỡng hỗ trợ tối thiểu ngƣỡng tin cậy tối thiểu làm giảm số luật đƣợc sinh Biểu đồ cho thấy ngƣỡng hỗ trợ tối thiểu 50 EPC (chiếm 8,33%), thuật toán khai phá đƣợc 460 luật với ngƣỡng tin cậy tối thiểu 75%, 630 luật với ngƣỡng tin cậy tối thiểu 70%, xấp xỉ 800 luật với độ tin cậy tối thiểu 65% Với mức ngƣỡng tin cậy tối thiểu đó, số lƣợng luật đƣợc sinh giảm độ hỗ trợ đƣợc tăng lên 100 (16,66%) EPC Hình 3.3 minh họa thời gian thực thuật toán với độ hỗ trợ tối thiểu biến đổi từ 50 đến 100 EPC ngƣỡng tin cậy tối thiểu lần lƣợt 65%, 70%, 75% nhƣ trình bày 88 Hình 3.3 Thời gian CPU tiêu tốn thuật tốn EPCARM Hình 3.3 cho thấy thuật tốn cần sử dụng 1,570 giây để khai phá đƣợc gần 800 luật mức hỗ trợ tối thiểu 50 EPC độ tin cậy tối thiểu 65%, mức thấp đƣợc thiết lập ví dụ thực nghiệm Thời gian tiêu tốn nhƣ thấp, phù hợp để khẳng định thuật tốn sử dụng đƣợc để khai thác luật kết hợp EPC thực tế mạng tồn cầu EPCglobal network 3.6 Thảo luận Thuật tốn EPCARM đƣợc sử dụng để khai phá luật kết hợp biểu thị mối quan hệ EPC, khu vực thời gian diễn giao dịch EPC với ràng buộc ngƣỡng hỗ trợ tối thiểu ngƣỡng tin cậy tối thiểu Kết thử nghiệm cho thấy với liệu khoảng 20.000 ghi độ tin cậy, độ hỗ trợ thiết lập mức trung bình thuật tốn đảm bảo khai thác đƣợc luật kết hợp khoảng thời gian cho phép (ở mức trung bình thuật tốn khai phá luật kết hợp truyền thống) Điều cho thấy thuật toán ứng dụng đƣợc thực tế EPCglobal Network Công nghệ RFID đƣợc ứng dụng quản lý sản phẩm chuỗi cung ứng Việt Nam, nhƣng mức độ khiêm tốn Sở dĩ công ty, doanh nghiệp chƣa mạnh dạn sử dụng công nghệ RFID quản lý sản 89 phẩm phần chi phí để mua sắm thiết bị hệ thống trang bị thẻ sản phẩm lớn; phần ảnh hƣởng cách thức quản lý cũ, chƣa mạnh dạn áp dụng công nghệ cao; phần sản phẩm Việt Nam chƣa thâm nhập sâu thị trƣờng quốc tế nên nhu cầu truy vết sản phẩm lƣu trữ thông tin tiêu thụ sản phẩm chƣa cao Tuy nhiên, Việt Nam có nhiều sản phẩm đảm bảo chất lƣợng quốc tế đƣợc xuất sang nhiều thị trƣờng quốc tế; chẳng hạn nhƣ sản phẩm nông sản, thủy hải sản, số sản phẩm công nghiệp đƣợc thị trƣờng quốc tế quan tâm Áp dụng công nghệ RFID tha gia vào mạng quản lý EPC toàn cầu EPCglobal Network giúp cho doanh nghiệp Việt Nam quản lý theo dõi đƣợc trình tiêu thụ sản phẩm theo tiêu chuẩn quốc tế Đồng thời, hội để doanh nghiệp Việt Nam mở rộng quan hệ hợp tác thƣơng mại với doanh nghiệp khác chuỗi cung ứng sản phẩm Từ đó, nâng cao lực khả cạnh tranh doanh nghiệp Việt Nam với doanh nghiệp nƣớc 90 KẾT LUẬN Kết nghiên cứu: Trong nghiên tơi hệ thống hóa lại sở lý thuyết cơng nghệ RFID EPCIS Từ đó, đề xuất mơ hình luật kết hợp liệu EPCIS Trong nghiên cứu này, xây dựng hệ thống khái niệm độ hỗ trợ, độ tin cậy, luật kết hợp CSDL EPCIS Một đóng góp quan trọng mơ hình khai phá luật kết hợp từ liệu EPCIS thuật toán EPCARM Kết cài đặt thử nghiệm thuật toán cho thấy số lƣợng luật kết hợp đƣợc sinh biến đổi theo độ hỗ trợ độ tin cậy phù hợp với quy luật thuật toán khai phá luật kết hợp Số lƣợng luật đƣợc sinh mức độ hỗ trợ độ tin cậy tối thiểu đƣợc thuật toán thực khoảng thời gian cho phép Những kết cho thấy thuật tốn áp dụng để khai thác luật CSDL thực Về ý nghĩa lý luận: - Cung cấp số nội dung cốt lõi công nghệ RFID hệ thống EPCIS EPCglobal Network Đồng thời, phân tích đƣợc đặc điểm liệu hệ thống EPCIS để tìm giải pháp phân tích mối quan hệ ba yếu tố: sản phẩm (thông qua EPC), không gian (Location) thời gian (Time) gắn với đối tƣợng liệu giao dịch hệ thống EPCIS sử dụng công nghệ RFID - Hệ thống hóa phƣơng pháp khai phá luật kết hợp truyền thống, khai phá luật kết hợp có yếu tố thời gian, khơng gian ý nghĩa chúng - Đề xuất đƣợc phƣơng pháp khai phá luật kết hợp phù hợp với kiểu cấu trúc liệu hệ thống EPCIS (Electronic Product Code Information Service) 91 Về ý nghĩa thực tiễn: - Luật kết hợp khai thác đƣợc từ CSDL EPCIS thể mối quan hệ sản phẩm, thời gian vận chuyển nơi trung chuyển mà qua trƣớc đến tay ngƣời tiêu dùng - Luật kết hợp khai thác đƣợc có ý nghĩa quan trọng ngƣời quản lý doanh nghiệp (nhƣ chuỗi đại lý bán lẻ doanh nghiệp kinh doanh kho bãi tồn cầu) biết đƣợc tình hình chu chuyển sản phẩm họ qua kho bãi, lực phục vụ kho bãi, thời gian chu chuyển sản phẩm qua hệ thống kho bãi, nhà cung cấp trung gian trƣớc đến với ngƣời tiêu dùng Thông tin sở để ngƣời quản lý định việc lựa chọn “con đƣờng” để chu chuyển sản phẩm, lựa chọn nhà phân phối cho sản phẩm họ, nâng cấp kho bãi để đạt hiệu kinh doanh cao - Phƣơng pháp khai phá luật kết hợp từ EPCIS nội dung tham khảo cho nhà quản lý kinh doanh Việt Nam ứng dụng công nghệ RFID vào cho sản phẩm xuất họ - Thuật toán EPCARM vận dụng vào thực tiễn kinh doanh Hạn chế nghiên cứu: Bên cạnh kết đạt đƣợc, nghiên cứu có hạn chế sau đây: - Nghiên cứu dừng lại mức đề xuất đƣợc mơ hình khai phá luật kết hợp CSDL EPCIS để suy luận mối quan hệ thời gian, vị trí EPC - Nghiên cứu chƣa thực đƣợc CSDL thực để minh họa rõ khả ứng dụng thuật toán đề xuất thực tiễn Hƣớng phát triển: Các luật kết hợp khai phá đƣợc tiến hành phân tích trực quan hóa để cung cấp tri thức cho nhà quản lý Luật kết hợp EPC có ý nghĩa cung 92 cấp cho nhà quản lý biết đƣợc thông tin nhƣ: khoảng thời gian định, Location có EPC đƣợc đƣa đến EPC đƣợc chuyển đi; tỉ lệ EPC đƣợc di chuyển từ Location đến Location khác khoảng thời gian xác định (dựa độ tin cậy luật) Những thông tin cho nhà quản lý biết đƣợc vị trí chuỗi vị trí (mắt xích) cung ứng doanh nghiệp điểm nóng, tức có lƣu lƣợng sản phẩm đƣợc chu chuyển qua lớn Từ có sở để đầu tƣ, trang bị, nâng cấp cho mắt xích để đảm bảo đƣợc khả cung ứng Một thông tin khác quan trọng dựa chuỗi luật kết hợp có độ tin cậy cao suy luận luồng di chuyển EPC trọng yếu Luồng trọng yếu cho nhà quản lý biết đƣợc đƣờng di chuyển chủ yếu sản phẩm kinh doanh đâu thị trƣờng tiềm chuỗi cung ứng Thông tin hữu ích cho nhà quản lý có chiến lƣợc kinh doanh phát triển thị trƣờng thích hợp Do thời gian nghiên cứu hạn chế nên nghiên cứu chƣa xây dựng chuỗi luật kết hợp mà để ngõ phần cho nghiên cứu tơi tƣơng lai CƠNG TRÌNH ĐÃ XUẤT BẢN Hai Quoc Le, Hai Van Tran, Somjit Arch-int, Ngamnij Arch-int (2015), Association Rule Mining in EPCGlobal Networks, The 1st International Conference on Research and Education, Art, Management and Science (ICREAMS 2015), Roi-et, Thailand, November 2015 TÀI LIỆU THAM KHẢO Juan Ignacio Aguirre (2007), EPCglobal: A Universal Standard Massachusetts Institute of Technology, Cambridge, MA 02142 Henri Barthel (2005), EPCglobal – RFID standards & regulations, OECD – Paris J Mennis J.W Liu (2008), "Mining Association Rules in Spatio- Temporal Data", Journal of Information System 65(9), tr 85 - 97 J P Munoz-Gea cộng (2010), " Implementation of traceability using a distributed RFID-based mechanism", Computers in Industry 61, tr 480-496 J Shi cộng (2012), "SecTTS: A secure track & trace system for RFID-enabled supply chains", Computers in Industry 63, tr 574-585 Florian Verhein Sanjay Chawla (2005), Mining Spatio-Temporal Association Rules, Sources, Sinks, Stationary Regions and Thoroughfares in Object Mobility Databases, The University of Sydney, NSW, Australia U M Fayyad, G Piatetsky-Shapiro P Smyth and R Uthurusamy (1996), Advances in Knowledge Discovery and Data Mining, AAAI Press, Menlo Park, CA Jiewei Han Micheline Kamber (2007), Data Mining Concepts and Techniques, Microsoft Research, San Francisco, CA, USA W Jakkhupana, Arch-int S Li Y (2011), " Business process analysis and simulation for the RFID and EPCglobal Network enabled supply chain: A proof-of-concept approach", Journal of Network and Computer Applications 34, tr 949-957 10 J Ke cộng (2013), "The retrieval of motion event by associations of temporal frequent pattern growth", Future Generation Computer Systems 29, tr 442-450 11 Hai Quoc Le cộng (2015), Association Rule Mining in EPCGlobal Networks, The 1st International Conference on Research and Education, Art, Management and Science (ICREAMS 2015) chủ biên 12 Y.J Lee cộng (2009), "Mining temporal interval relational rules from temporal data", The Journal of Systems and Software 82, tr 155-167 13 Tom Mitchell (1999), "Machine Learning and Data Mining", Communications of the ACM 12(11), tr 30-36 14 Samiddha Mukherjee Ravi Shaw (2016), "Big Data – Concepts, Applications, Challenges and Future Scope", International Journal of Advanced Research in Computer and Communication Engineering 5(2), tr 66-74 15 L.T.T Nguyen cộng (2013), "CAR-Miner: An efficient algorithm for mining class-association rules", Expert Systems with Applications 40, tr 2305–2311 16 M Shaheena, Shahbaz M Guergachi A (2013), "Context based positive and negative spatio-temporal association rule mining", KnowledgeBased Systems 37, tr 261–273.James Malone (2011), ARMADA Data Mining Tool version 1.4, truy cập ngày, trang web http://www.mathworks.com/matlabcentral/fileexchange/3016-armada-datamining-tool-version-1-4 ... gian vận chuyển nơi trung chuyển sản phẩm sử dụng công nghệ RFID, đề xuất nghiên cứu Khai phá luật kết hợp hệ thống dịch vụ thông tin mã điện tử cho sản phẩm (EPCIS) làm luận văn tốt nghiệp Mục... phƣơng pháp thuật toán khai phá luật kết hợp từ CSDL hệ thống EPCIS nhằm xác định đƣợc mối liên hệ mã điện tử sản phẩm (EPC) yếu tố thời gian, không gian kèm theo mã sản phẩm hệ thống EPCIS - Hệ thống. .. EPCIS, khai phá luật kết hợp truyền thống, khai phá luật kết hợp có yếu tố thời gian khơng gian - Phân tích đƣợc đặc điểm liệu mẫu CSDL hệ thống EPCIS - Tìm đƣợc mối liên hệ mã điện tử sản phẩm