Phương pháp xử lí truy vấn đa điều kiện trong cơ sở dữ liệu hướng đối tượng mờ dựa trên ngữ nghĩa đại số gia tử

Bài viết này đề xuất các phương pháp xử lí truy vấn mờ thông qua hướng tiếp cận ĐSGT. Bằng các phương pháp xử lí khác nhau như xác định giá trị chân lí, dựa trên cơ sở đó chúng tôi xây dựng bộ truy vấn mờ cho các trường hợp xử lí đơn điều kiện và đa điều kiện, kết quả được kiểm chứng thông qua lược đồ cơ sở dữ liệu hướng đối tượng mờ.

JOURNAL OF SCIENCE OF HNUE Educational Sci., 2015, Vol 60, No 7A, pp 157-168 This paper is available online at http://stdb.hnue.edu.vn DOI: 10.18173/2354-1075.2015-0063 PHƯƠNG PHÁP XỬ LÍ TRUY VẤN ĐA ĐIỀU KIỆN TRONG CƠ SỞ DỮ LIỆU HƯỚNG ĐỐI TƯỢNG MỜ DỰA TRÊN NGỮ NGHĨA ĐẠI SỐ GIA TỬ Nguyễn Tấn Thuận1 , Đoàn Văn Ban2 Trương Ngọc Châu3 , Trần Thị Thúy Trinh1 Khoa Viện Công nghệ Thông tin, Đại học Duy Tân; Công nghệ Thông tin, Viện Hàn lâm Khoa học Công nghệ Việt Nam; Khoa Công nghệ Thông tin, Đại học Bách khoa Đà Nẵng Tóm tắt Bài báo đề xuất phương pháp xử lí truy vấn mờ thơng qua hướng tiếp cận ĐSGT Bằng phương pháp xử lí khác xác định giá trị chân lí, dựa sở chúng tơi xây dựng truy vấn mờ cho trường hợp xử lí đơn điều kiện đa điều kiện, kết kiểm chứng thông qua lược đồ sở liệu hướng đối tượng mờ Từ khóa: ĐSGT,Giá trị chân lí, Đơn điều kiện, Đa điều kiện, truy vấn mờ Mở đầu Ngôn ngữ truy vấn CSDL mờ tác giả quan tâm nghiên cứu có nhiều kết Truy vấn theo cách tiếp cận lí thuyết tập mờ [3, 8], truy vấn theo cách tiếp cận quan hệ tương tự [1], truy vấn theo hướng tiếp cận ĐSGT [2] Hầu hết, tác giả xây dựng ngôn ngữ truy vấn với mong muốn thao tác mềm dẻo, “chính xác” với liệu mờ cách tập trung xây dựng hàm thuộc, từ tùy theo ngữ nghĩa liệu để chọn ngưỡng phù hợp thao tác liệu Tuy nhiên, ngôn ngữ truy vấn phù hợp với mơ hình CSDL mờ cụ thể mà khơng có ngơn ngữ tổng qt cho mơ hình Chẳng hạn, ngơn ngữ truy vấn mơ hình CSDL mờ theo cách tiếp cận tập mờ, việc xác định giá trị chân lí điều kiện mờ truy vấn thường khó khăn kết truy vấn phụ thuộc nhiều vào việc xây dựng hàm thuộc Dựa mơ hình đề xuất [2] đó, chúng tơi tiếp tục nghiên cứu số phương pháp xử lí truy vấn hướng đối tượng mờ xem xét việc đưa điều kiện lọc vào câu truy vấn nhằm làm cho thao tác tìm kiếm liệu mơ hình mềm dẻo phù hợp với thực tế Bài báo gồm phần Phần giới thiệu mơ hình CSDL hướng đối tượng mờ đại số gia tử, phần khái quát lớp mờ sở liệu HĐT mờ, phần trình bày phương pháp xử lí truy vấn CSDL hướng đối tượng mờ, phần phương pháp truy vấn liệu mờ phần đánh giá hiệu Ngày nhận bài: 5/7/2015 Ngày nhận đăng: 10/11/2015 Liên hệ: Nguyễn Tấn Thuận, e-mail: nguyentanthuan2008@yahoo.com 157 Nguyễn Tấn Thuận, Đoàn Văn Ban, Trương Ngọc Châu, Trần Thị Thúy Trinh 2.1 Nội dung nghiên cứu Mơ hình sở liệu hướng đối tượng mờ dựa đại số gia tử Một mơ hình liêu hướng đối tượng mờ định nghĩa mở rộng mơ hình liệu hướng đối tượng rõ cách thay đối tượng đối tượng mờ, lớp lớp đối tượng mờ kết hợp kết hợp mờ lược đồ CSDL HĐT Một hướng tiếp cận để xây dựng mơ hình sở liệu hướng đối tượng với thơng tin mờ dựa đại số gia tử (ĐSGT), mô hình tốn học cấu trúc thứ tự ngữ nghĩa miền giá trị biến ngôn ngữ [2, 4] Xét lược đồ CSDL hướng đối tượng mờ miền vũ trụ U = {CA1, CA2, , Can} Mỗi thuộc tính Ai gắn với miền trị thuộc tính, kí hiệu Dom(CAi), số thuộc tính cho phép nhận giá trị ngôn ngữ lưu trữ hay câu truy vấn gọi thuộc tính mờ Các thuộc tính lại gọi thuộc tính kinh điển Thuộc tính kinh điển Ai gắn với miền giá trị kinh điển, kí hiệu DAj Thuộc tính mờ Ai gắn miền giá trị kinh điển DAj miền giá trị ngôn ngữ LDAj tập phần tử ĐSGT Xem giá trị ngôn ngữ phần tử ĐSGT Để bảo đảm tính quán xử lí ngữ nghĩa liệu sở thống kiểu liệu thuộc tính mờ, thuộc tính mờ gắn với ánh xạ định lượng ngữ nghĩa ĐSGT Theo cách tiếp cận giá trị ngôn ngữ liệu, nhãn tập mờ biểu diễn ngữ nghĩa giá trị ngơn ngữ ưu điểm việc cho phép tìm kiếm, đánh giá ngữ nghĩa thông tin không chắn thao tác liệu kinh điển thường dùng bảo đảm tính kiểu liệu xử lí ngữ nghĩa chúng Vì tất thuộc tính có miền trị chứa giá trị số CSDL tuyến tính, nên cách tự nhiên ta giả thiết ĐSGT sử dụng ĐSGT tuyến tính, tập H+ H− tập thứ tự tuyến tính Như vậy, cho X = (X, G, H, ≤) với G = {0, c−, W, c+, 1}, H = H − ∪H+ với giả thiết H− = {h1, h2, , hp}, H+ = {h − 1, , h − q}, h1 > h2 > > hp h − < < h − q dãy gia tử Cho ĐSGT tuyến tính đầy đủ AX = (X, G, H, , Φ, ≤), Dom(X) = X miền giá trị ngơn ngữ thuộc tính ngơn ngữ X sinh từ tập phần tử sinh G = {0, c−, W, c+, 1} việc tác động gia tử tập H, Φ hai phép tính với ngữ nghĩa cận cận tập H(x), tức x = supremumH(x) Φx = inf imumH(x), quan hệ ≤ quan hệ thứ tự tuyến tính X cảm sinh từ ngữ nghĩa ngôn ngữ 2.2 Lớp mờ sở liệu hướng đối tượng mờ Dựa vào thảo luận trên, thấy lớp CSDL hướng đối tượng mờ mờ Theo đó, CSDL hướng đối tượng mờ, đối tượng thuộc Z thuộc lớp tùy theo mức k lớp lớp lớp khác theo mức k (k+) Trong CSDL hướng đối tượng, lớp định nghĩa bao gồm mối quan hệ kế thừa, thuộc tính phương thức Để xác định lớp mờ, cần bổ sung số định nghĩa Khi khai báo mối quan hệ kế thừa cần mức mà lớp lớp lớp cha, định nghĩa lớp mờ, thuộc tính mờ cách rõ ràng Về mặt hình thức, định nghĩa lớp mờ thể sau: 158 Phương pháp xử lí truy vấn đa điều kiện sở liệu hướng đối tượng mờ dựa ngữ nghĩa CLASS tên lớp INHERITES tên lớp cha thứ WITH LEVEL OF mức_1 tên lớp cha thứ n WITH LEVEL OF mức_n ATTRIBUTES tên thuộc tính thứ 1: [FUZZY] DOMAIN dom_1: TYPE OF kiểu_1 tên thuộc tính thứ m: [FUZZY] DOMAIN dom_m: TYPE OF kiểu_m METHODS END Đối với thuộc tính khơng phải thuộc tính mờ, kiểu liệu bao gồm loại đơn giản số nguyên, thực, logic, chuỗi, loại phức tạp kiểu tập hợp kiểu đối tượng Đối với thuộc tính mờ, kiểu liệu kiểu mờ dựa kiểu liệu đơn giản phức tạp, cho phép biểu diễn thơng tin khơng xác [10] 2.3 Ngôn ngữ truy vấn sở liệu hướng đối tượng mờ 2.3.1 Truy vấn liệu mờ Việc xác định giá trị chân lí điều kiện mờ truy vấn thường khó khăn kết truy vấn phụ thuộc nhiều vào việc xây dựng hàm thuộc Nếu xem miền trị thuộc tính mờ ĐSGT việc xây dựng ngơn ngữ truy vấn mơ hình CSDL HĐT mờ để phù hợp với ngữ nghĩa cần thiết cho việc thao tác tìm kiếm liệu, giá trị chân lí điều kiện mờ câu truy vấn xác định đơn giản hiệu Vấn đề quan tâm ngôn ngữ đề xuất dùng để truy vấn liệu mơ hình CSDL HĐT mờ xây dựng phần 4.1 Do đó, trước tiên phải xây dựng thuật toán xác định giá trị chân lí điều kiện mờ để làm sở truy vấn liệu, tiếp đến áp dụng thuật toán vừa xây dựng để thực truy vấn 2.3.2 Câu lệnh Select SELECT FROM WHERE Trong đó, điều kiện mờ liên kết điều kiện mờ có sử dụng phép tốn tuyển hội, k số nguyên dương 2.3.3 Thuật toán xác định giá trị chân lí điều kiện mờ Thuật tốn Xác định giá trị chân lí đơn điều kiện mờ với phép toán θ Vào: Lớp C với thuộc tính {A1 , A2 , , An }, tập đối tượng thuộc lớp C: {Oi, i = 1, , m} Điều kiện Ai θ fvalue, với fvalue giá trị mờ Ai thuộc tính mờ C tính đơn điệu, 159 Nguyễn Tấn Thuận, Đoàn Văn Ban, Trương Ngọc Châu, Trần Thị Thúy Trinh θ ∈ {= k, = k, < k, > k} Ra: Với t ∈ O thoả mãn điều kiện t[Ai ]θ fvalue Phương pháp Begin for each t ∈ O if t[Ai ] ∈ DAi then t[Ai ] = Φk (f (t[Ai ])) // Xây dựng P k dựa vào độ dài từ k=1 while k ≤ p begin Pk = Φ for each t ∈ O if |t[Ai ]| = k then P k = P k ∪ {I(t[Ai ])} k =k+1 end if θ phép toán = k then begin k=p while k > begin for each ∆k ∈ P k begin if (I(t[Ai ]) ⊆ ∆k and I(f value) ⊆ ∆k ) then (t[Ai ] = k fvalue) = exit end k =k−1 end end else begin k=1 while k ≤ p begin for each ∆k ∈ P k begin Case θ of =k: if I(t[Ai ]) ⊂ ∆k or I(fvalue) ⊂ ∆k then (t[Ai ]θ fvalue) = 160 Phương pháp xử lí truy vấn đa điều kiện sở liệu hướng đối tượng mờ dựa ngữ nghĩa < k: if (t[Ai ] = k fvalue) and v(t[Ai ]) < v (fvalue) then (t[Ai ]θ fvalue) = > k: if (t[Ai ] = k fvalue) and v(t[Ai ]) > v (fvalue) then (t[Ai ]θ fvalue) = exit end end k =k+1 end end Trong trường hợp đa điều kiện mờ với phép tốn θ, khơng tính tổng qt, giả sử điều kiện mờ có dạng Ai θ f valuei ζ Aj θ1 f valuej , với f valuei , f valuej giá trị mờ, Ai, Aj thuộc tính mờ có tính đơn điệu; θ, θ1 ∈ {= k, = k, < k, > k} ζ phép toán and or Muốn xác định giá trị chân lí trường hợp này, trước hết điều kiện Ai θ f valuei Aj θ1 f valuej xác định dựa vào Thuật toán 1, tuỳ thuộc vào ζ phép toán and hay or để kết hợp giá trị chân lí vừa xác định Do đó, Thuật tốn xác định giá trị chân lí đa điều kiện mờ trình bày chi tiết: Thuật tốn Xác định giá trị chân lí đa điều kiện mờ với phép toán θ Vào: Lớp C với thuộc tính {A1 , A2 , , An }, tập đối tượng thuộc lớp C: {Oi, i = 1, , m} Điều kiện Ai θ f valuei ζ Aj θ1 f valuej Ra: Với t ∈Oi thoả mãn điều kiện (t[Ai ]θ f valuei ζ t[Aj ]θ1 f valuej ) Phương pháp Begin for each t ∈ O begin if t[Ai ] ∈ DAj then t[Ai ] = Φk (f (t[Ai ])) if t[Aj ] ∈ DAj then t[Aj ] = Φk (f (t[Aj ])) end K P K dựa vào độ dài từ // Xây dựng PAi Aj k=1 while k ≤ p begin k = ∅; P k = ∅; PAi Aj for each t ∈ O begin K = P K ∪ {I(t[A ])} if |t[Ai ]| = k then PAi i Ai K = P K ∪ {I(t[A ])} if |t[Aj ]| = k then PAj j Aj end k =k+1 161 Nguyễn Tấn Thuận, Đoàn Văn Ban, Trương Ngọc Châu, Trần Thị Thúy Trinh end foreach t ∈ O begin if ((t[Ai ]θ f valuei ) = 1) and ((t[Aj ]θ1 f valuej ) = 1) then ((t[Ai ]θ f valuei ) and (t[Aj ]θ1 f valuej )) = if ((t[Ai ]θ f valuei ) = 1) or ((t[Aj ]θ1 f valuej ) = 1) then ((t[Ai ]θ f valuei ) or (t[Aj ]θ1 f valuej )) = end end Thuật toán Thực truy vấn FOQL mờ trường hợp đơn điều kiện Vào: Lớp C với thuộc tính {A1 , A2 , , An }, tập đối tượng thuộc lớp C: {Oi, i = 1, , m} Câu truy vấn dạng select from O where Ai θ (Ai) fvalue Ra: Quan hệ Oresult thỏa mãn với t ∈ Oresult ta có t[Ai ]θ (Ai) fvalue Phương pháp Begin − + ∪ HAi Cho GAi = {O, c − Ai, W, c + Ai, 1}, HAi = HAi − + Trong HAi = {h1, h2}, HAi = {h3, h4}, với h1 < h2 h3 > h4 Chọn độ đo tính mờ cho phần tử sinh gia tử DAj = [minAi, maxAi], với minAi, maxAi: giá trị nhỏ lớn miền trị Ai LDAj = HAi (c+ ) ∪ HAi (c− ) Oresult = ∅ k=1 While k ≤ p // mức tương tự lớn k = p begin Xây dựng khoảng tương tự mức k: SAj (x1 ), SAj (x2 ), , SAj (xm ) k =k+1 end if fvalue ∈ S(xi ) then Ωk (f value) = S(xi ) foreach t ∈ O if t[Ai ] ∈ LDAj then Xác định lân cận mức k t[Ai ] Ωk (t[Ai ]) = S(xj ) for each t ∈ O if θ phép = k then begin if t[Ai ] ∈ Ωk (fvalue) then Oresult = Oresult ∪ t elseif Ωk (t[Ai ]) = Ωk (fvalue) then Oresult = Oresult ∪ t end else 162 Phương pháp xử lí truy vấn đa điều kiện sở liệu hướng đối tượng mờ dựa ngữ nghĩa begin Case θ of = k: if Ωk (t[Ai ]) = Ωk (fvalue) then Oresult = Oresult ∪ t < k: if Ωk (t[Ai ]) < Ωk (fvalue) then Oresult = Oresult ∪ t > k: if Ωk (t[Ai ]) > Ωk (fvalue) then Oresult = Oresult ∪ t end return Oresult end Trong trường hợp đa điều kiện mờ, muốn xác định giá trị chân lí trước hết điều kiện Ai θ(Ai) f valuei Aj θ1 (Aj) f valuej xác định dựa vào Thuật toán 3, tuỳ thuộc vào ζ phép toán and hay or để kết hợp giá trị chân lí vừa xác định Do đó, Thuật tốn xây dựng chi tiết sau: Thuật toán Thực truy vấn FOQL mờ trường hợp đa điều kiện Vào: Lớp C với thuộc tính {A1 , A2 , , An }, tập đối tượng thuộc lớp C: {Oi, i = 1, , m} Câu truy vấn dạng select from O where Ai θ(Ai) f valuei ζ Aj θ1 (Aj) f valuej , ζ phép toán and or Ra: Đối tượng Oresult thỏa mãn với t ∈ Oresult ta có t[Ai ]θ (Ai) f valuei ζ t[Aj ]θ1 (Aj) f valuej Phương pháp Begin − + + − ∪ HAi , 1}, HAi = HAi , W, CAi Cho GAi = {0, CAi − + Trong HAi = {h1, h2}, HAi = {h3, h4}, với h1 < h2 h3 > h4 Chọn độ đo tính mờ cho phần tử sinh gia tử − + + − ∪ HAj , 1}, HAj = HAj , W, CAj Cho GAj = {0, CAj − + = {h3, h4}, với h1 < h2 h3 > h4 = {h1, h2}, HAj Trong HAj Chọn độ đo tính mờ cho phần tử sinh gia tử DAj = [min Ai, max Ai], với Ai, max Ai: giá trị nhỏ lớn miền trị Ai DAj = [min Aj, max Aj], với Aj, max Aj: giá trị nhỏ lớn miền trị Aj − + ) ) ∪ HAi (CAi LDAj = HAi (CAi − + LDAj = HAj (CAj ) ∪ HAj (CAj ) Oresult = ∅ // Phân hoạch DAj DAj thành khoảng tương tự mức k k=1 While k ≤ p begin Xây dựng khoảng tương tự mức k : SAj (x1 ), SAj (x2 ), ,SAj (xm ) Xây dựng khoảng tương tự mức k : SAj (y1 ), SAj (y2 ), ,SAj (ym ) 163 Nguyễn Tấn Thuận, Đoàn Văn Ban, Trương Ngọc Châu, Trần Thị Thúy Trinh k =k+1 end // Xác định lân cận mức k f valuei f valuej if f valuei ∈ SAj (xi ) then Ωk (f valuei ) = SAj (xi ) if f valuej ∈ SAj (yi ) then Ωk (f valuej ) = SAj (yi ) //Duyệt đối tượng O để tìm thuộc tính thỏa mãn điều kiện t[Ai ] θ (Ai) f valuei ζ t[Aj ] = θ1 (Aj) f valuej // Trường hợp ζ phép toán and for each t ∈ O if {(t[Ai ]θ(Ai) f valuei ) = 1} and {(t[Aj ]θ1 (Aj) f valuej ) = 1} then Oresult = Oresult ∪ t if {(t[Ai ]θ(Ai) f valuei ) = 1} or {(t[Aj ]θ1 (Aj) f valuej ) = 1} then Oresult = Oresult ∪ t Return Oresult End 2.4 Phương pháp truy vấn liệu mờ Các ngôn ngữ truy vấn mơ hình CSDL HĐT nhiều tác giả quan tâm nghiên cứu mở rộng mơ hình CSDL HĐT mờ như: đại số quan hệ mờ, ngôn ngữ FOQL Vì thế, tương tự CSDL HĐT, cấu trúc câu lệnh FOQL CSDL HĐT mờ xem xét mục Như vậy, câu lệnh FOQL CSDL HĐT mờ tổng qt hố sau: (1): Thực phép tích Descartes quan hệ tham gia truy vấn (2): Xác định giá trị chân lí điều kiện mờ (Sử dụng thuật toán - 4) liên kết giá trị chân lí vừa xác định (3): Chọn liệu thoả mãn bước (2) Do đó, vấn đề quan trọng câu lệnh FOQL CSDL HĐT mờ xác định giá trị chân lí điều kiện mờ liên kết giá trị chân lí Ví dụ Cho lớp "nhân viên": sau: Class NhanVien{ Oid: allID Họ tên: string; Sức khỏe: string; Tuổi: [fuzzy] domain [18 60]: int lương: [fuzzy] domain [0 7,5]: float } Như tập đối tượng thuộc lớp NhanVien: {Oi, i=SOCM, HOTEN, TUOI, LUONG} Và đối tượng Luong_tuoi xác định sau: Oid 164 Bảng Cho đối tượng lớp “Nhân viên” SOCM HOTEN TUOI 12345 Phạm Trọng 31 23456 Nguyễn Văn A 85 LUONG 2.800.000 Cao Phương pháp xử lí truy vấn đa điều kiện sở liệu hướng đối tượng mờ dựa ngữ nghĩa 34567 45678 56789 67890 78912 89123 90123 Trần Tiến Vũ Hoàng An Thuyên Thuận Yến Văn Cao Thanh Tùng Nguyễn Cường 32 45 41 61 59 75 25 2.000.000 500.000 cao thấp cao 2.500.000 thấp Tìm cán có TUOI =1 khả trẻ LUONG =1 cao, sử dụng thuật tốn 4.3 ta có: (a) Xét XTuoi = ( XTuoi, GTuoi, HTuoi, ≤ ) ĐSGT, với GTuoi = {trẻ, già}, H+Tuoi = {rất, hơn}, H-Tuoi = {khả năng, ít}, với > > khả Wtuoi = 0.4, f m(trẻ) = 0.4, f m(già) = 0.6, f m(rất) = 0.3, f m(hơn) = 0.15, f m(khả năng) = 0.25, f m(ít) = 0.3 Ta có f m(rất trẻ) = 0.12, f m(hơn trẻ) = 0.06, f m(ít trẻ) = 0.12, fm(khả trẻ) = 0.1 Vì trẻ < trẻ < trẻ < khả trẻ < trẻ nên I(rất trẻ) = [0,0.12], I(hơn trẻ) = [0.12,0.18], I(khả trẻ) = [0.18,0.3], I(ít trẻ) = [0.3,0.4] Nếu chọn ψ1= 100 ∈ Xtuoi f (31) = 0.31 Vì 0.31∈I(ít trẻ) nên Φ2(0.31) = trẻ Xác định điều kiện (TUOI =1 trẻ ) = Vì v(ít trẻ) ∈ I(trẻ) v( trẻ) ∈ I(trẻ) nên ta có (ít trẻ =1 trẻ ) = 1, (có thể trẻ =2 trẻ) = 1, nên suy (có thể trẻ =1 trẻ) = (b) Xét XLuong = (Xluong, Gluong, Hluong, ≤) ĐSGT, với Gluong = {cao, thấp}, H+luong = {rất, hơn}, H-luong = {khả năng, ít}, > > khả Wluong = 0.6, f m(thấp) = 0.6, f m(cao) = 0.4, f m(rất) = 0.25, f m(khá) = 0.25, f m(khả năng) = 0.25, f m(ít) = 0.25 Ta có f m(rất thấp) = 0.15, f m(hơn thấp) = 0.15, f m(ít thấp) = 0.15, f m(khả thấp) = 0.15 Vì thấp < thấp < thấp < khả thấp < thấp nên I(rất thấp) = [0,0.15], I(hơn thấp) = [0.15,0.3], I(khả thấp) = [0.3,0.45], I(ít thấp) = [0.45,0.6] Ta có f m(rất cao) = 0.1, f m(khá cao) = 0.1, f m(ít cao) = 0.1, f m(khả cao) = 0.1 Vì cao < khả cao < cao < cao < cao nên I(ít cao) = [0.6,0.7], I(khả cao) = [0.7,0.8], I(hơn cao) = [0.8,0.9], I(rất cao) = [0.9,1] Nếu chọn ψ2 = rất cao ∈ Xluong ψ1=3.000.000, ta có v(rất cao) = 0.985, f (2.800.000) = 0.92 f (2.000.000) = 0.65 nên Φ2(0.92) = cao Φ2(0.65) = cao Xác định điều kiện (LUONG =1 cao) = Vì v(rất cao) ∈ I(cao) v(ít cao) ∈ I(cao) nên ta có (rất cao =1 cao) = (ít cao =1 cao) = Như vậy, câu truy vấn SQL mờ: select * from Luong_tuoi where (TUOI =1 trẻ) and (LUONG =1 cao) cho kết sau: Bảng Kết thực truy vấn "Nhân viên tuổi trẻ lương cao" Oid SOCM HOTEN TUOI LUONG 12345 Phạm Trọng 31 2.800.000 34567 Trần Tiến 32 2.000.000 165 Nguyễn Tấn Thuận, Đoàn Văn Ban, Trương Ngọc Châu, Trần Thị Thúy Trinh 2.5 Đánh giá Để cung cấp sơ đánh giá hiệu suất thực xử lí truy vấn đề xuất dựa đại số đối tượng mờ [14] Chúng định nghĩa ba câu truy vấn xử lí mệnh đề điều kiện trích lọc liệu cho hai trường hợp đơn điều kiện, đa điều kiện thực chúng với liệu có kích thước khác Tệp liệu rating_final.csv sử dụng cho việc đánh giá có tham chiếu đến web site UCI Câu truy vấn thứ xử lí trích lọc liệu cho trường hợp đơn điều kiện Yêu cầu máy xử lí truy vấn trả lại tất đánh giá cuối có lại xếp hạng tốt Như câu truy vấn viết sau select * from rating_final where (RATING =khá tốt THOLD ) Câu truy vấn thứ hai xử lí trích lọc liệu cho trường hợp đơn điều kiện Yêu cầu máy xử lí truy vấn trả lại tất đánh giá cuối có loại xếp hạng ẩm thực tốt Như câu truy vấn viết sau select * from rating_final where (FOOD_RATING = tốt THOLD 9) Câu truy vấn thứ ba xử lí trích lọc liệu cho trường hợp đơn điều kiện Yêu cầu máy xử lí truy vấn trả lại tất đánh giá cuối có lại xếp hạng tốt xếp hạng ẩm thực tốt Như câu truy vấn viết sau select * from rating_final where (RATING = tốt THOLD and SERVICE_RATING=rất tốt THOLD 9) Hình Hiệu suất truy vấn Ba câu truy vấn thực bốn liệu kích thước khác Truy vấn thứ xử lí file có dung lượng 10KB chứa 56 đối tượng; thứ hai file có dung lượng file khoảng 100KB chứa 596 đối tượng; thứ ba file có dung lượng vào khoảng 1MB chứa 6052 đối tượng; thứ tư file có dung lượng vào khoảng 10MB chứa 60.972 đối tượng Kiểm thử đánh giá hiệu thực máy tính intel(R) Core(TM) i3 CPU M 370 @ 2.40GHz, nhớ RAM 512MB chạy Windows 166 Phương pháp xử lí truy vấn đa điều kiện sở liệu hướng đối tượng mờ dựa ngữ nghĩa Thí nghiệm tương tự thực cách sử dụng đại số gia tử, kết đạt khẳng định hiệu suất phương pháp tốt Như ví dụ, chúng tơi đánh giá truy vấn theo hướng tiếp cận ĐSGT từ biểu đồ đường kết truy vấn thể hình Trong trường hợp này, đồ họa cho thấy gia tăng thời gian tuyến tính kích thước liệu khác Hình Kết luận Trong báo đề xuất hướng tiếp cận phương pháp xử lí truy vấn sở liệu hướng đối tượng mờ theo cách tiếp cận ĐSGT Dựa mơ hình sở liệu hướng đối tượng mờ ĐSGT đề xuất, từ đó, xây dựng thuật tốn xác định giá trị chân lí điều kiện mờ cho truy vấn vấn liệu Tiếp theo, đề xuất phương pháp xử lí truy vấn cho điều kiện lọc thơng qua thuật tốn xử lí đơn điều kiện đa điều kiện dựa thuật toán xác định giá trị chân lí Cuối cùng, áp dụng thuật toán vừa xây dựng để thực truy vấn TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Cát Hồ, Lê Xuân Vinh, Nguyễn Công Hào, 2009.Thống liệu xây dựng quan hệ tương tự sở liệu ngôn ngữ đại số gia tử Tạp chí Tin học Điều khiển học, Tập 25, Số 4, 314-332 [2] Nguyễn Cơng Hào, Trương Thị Mỹ Lệ, 2012 Mơ hình CSDL hướng đối tượng mờ dựa ngữ nghĩa đại số gia tử Tạp chí Tin học Điều khiển, Tập 28, Số 3, 129-140 [3] Doan Van Ban, Ho Cam Ha, Vu Duc Quang, “Querying Fuzzy Object-Oriented Data Based on Fuzzy Association Algebra,” IEEE Transactions, 2011, pp 40-47 [4] Đồn Văn Ban, Đồn Văn Thắng, 2010 Mơ hình CSDL hướng đối tượng dựa ngữ nghĩa đại số gia tử Tạp chí khoa học cơng nghệ, Đại học Đà Nẵng, Số 6(41) [5] Nguyễn Công Hào, Trương Thị Mỹ Lệ, 2012.Truy vấn sở liệu hướng đối tượng mờ dựa ngữ nghĩa đại số gia tử Tạp chí Khoa học, Đại học Huế, Tập 74b, số 5, 39-5 [6] Bosc P, Pivert O, 1995 SQLf: a relational database language for fuzzy query, IEEEransaction on Fuzzy Systems, Vol 3, No.1, 1-19 167 Nguyễn Tấn Thuận, Đoàn Văn Ban, Trương Ngọc Châu, Trần Thị Thúy Trinh [7] Cristina-Maria Vladarean, 2006Extending object-oriented databases for fuzzy information modeling, S.C WATERS Romania S.R.L, Romai J., 2, 225-237 [8] G Bordogna, G Pasi, and D Lucarella, 1999 A fuzzy object-oriented data model for managing vague and uncertain information International Journal of Intelligent Systems, Vol 14, 623-651 [9] L.A Zadeh, 1983 A Computational approach to fuzzy quantifiers in natural languages Computers and Mathematics with Applications, Vol No 1, 149-184 [10] M Umano, T Imada, I Hatono, and H Tamura, 1998 Fuzzy object-oriented databases and implementation of its SQL-type data manipulation language In Proceedings of the 7th IEEE International Conference on Fuzzy Systems, Vol 2, 1344- 1349 [11] Patrick Bosc, 1995 Subqueries in SQLf, a Fuzzy Database Query Language IEEE, 3636-3641 [12] Z M Ma, 2004 Advances in Fuzzy Object-Oriented Databases: Modeling and Applications Idea Group Publishing [13] Z M Ma and Li Yan, 2008 A Literature Overview of Fuzzy Database Models Journal Of Information Science And Engineering 24, 189-202 [14] Trương Ngọc Châu, Nguyễn Tân Thuận, 2013 Một hướng tiếp cận đại số đối tượng mờ Kỉ yếu, hội thảo Quốc Gia lần thứ XVI số vấn đề chọn lọc CNTT & TT - Đà Nẵng, 204-209 ABSTRACT Method of multi-condition query processing in a fuzzy oriented object database based on a Hedge algebra-HA approach In this paper the author proposes the use of the fuzzy query method when processing with a Hedge Algebra-HA approach Different processing methods are used to determine truth value on which we build fuzzy queries for single and multiple condition cases for processing, with proven results obtained with a fuzzy object oriented database schema Keywords: Algebra-HA, Truth value, Single condition, Multi condition, FOQL 168 ... hình sở liệu hướng đối tượng mờ dựa đại số gia tử Một mơ hình liêu hướng đối tượng mờ định nghĩa mở rộng mơ hình liệu hướng đối tượng rõ cách thay đối tượng đối tượng mờ, lớp lớp đối tượng mờ kết... thực xử lí truy vấn đề xuất dựa đại số đối tượng mờ [14] Chúng định nghĩa ba câu truy vấn xử lí mệnh đề điều kiện trích lọc liệu cho hai trường hợp đơn điều kiện, đa điều kiện thực chúng với liệu. .. CSDL hướng đối tượng dựa ngữ nghĩa đại số gia tử Tạp chí khoa học công nghệ, Đại học Đà Nẵng, Số 6(41) [5] Nguyễn Công Hào, Trương Thị Mỹ Lệ, 2012 .Truy vấn sở liệu hướng đối tượng mờ dựa ngữ nghĩa