(Luận án tiến sĩ) một số phụ thuộc logic mở rộng trong mô hình dữ liệu dạng khối

BỘ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO VIỆN HÀN LÂM KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ VIỆT NAM HỌC VIỆN KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ - Trịnh Ngọc Trúc MỘT SỐ PHỤ THUỘC LOGIC MỞ RỘNG TRONG MÔ HÌNH DỮ LIỆU DẠNG KHỐI Chuyên ngành: Khoa học máy tính Mã số: 48 01 01 LUẬN ÁN TIẾN SĨ NGÀNH MÁY TÍNH NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS Trịnh Đình Thắng TS Nguyễn Như Sơn Hà Nội - 2021 ii LỜI CAM ĐOAN Tôi xin cam đoan cơng trình nghiên cứu tơi hướng dẫn khoa học PGS.TS Trịnh Đình Thắng, TS Nguyễn Như Sơn Các kết viết chung với đồng tác giả chấp thuận tác giả trước đưa vào luận án Các kết nêu luận án trung thực chưa công bố cơng trình khác Tác giả luận án Trịnh Ngọc Trúc MỞ ĐẦU Lý chọn đề tài Việc quản lý, lưu trữ khai thác liệu để giải toán thực tế sống nhiều nhà khoa học quan tâm nghiên cứu Mơ hình liệu quan hệ E-Codd đề xuất năm 1970 góp phần giải tốn lưu trữ, khai thác liệu mô tả ràng buộc liệu thông qua khái niệm phụ thuộc hàm (X Y), mơ hình chưa đủ mạnh nhiều hạn chế việc lưu trữ truy xuất liệu có cấu trúc phi tuyến tính Do vậy, nhiều nhà khoa học nước quốc tế quan tâm nghiên cứu nhằm mở rộng mơ hình liệu quan hệ để giải toán động, tốn có cấu trúc phi tuyến tính Một số mở rộng đề xuất là: Mô hình liệu dạng khối (Database model of block form) [1], Khối liệu (Data Cube) [2], Mơ hình liệu đa chiều (Multidimensional data model) [3], Kho liệu (Data Warehouse) [4] Sự đời mơ hình liệu khắc phục bất cập, khó khăn việc theo dõi vận động liệu theo thời gian, Chẳng hạn, theo mô hình liệu quan hệ E-codd đề xuất, quản lý bán hàng mặt hàng (bánh mì, bơ, sữa), ta có bảng liệu (Bảng i) sau: Bảng i: Biểu diễn quan hệ MAT_HANG MAT_HANG: MaHang TenHang Gia 01 Bánh mì 10.000đ 02 Bơ 15.000đ 03 Sữa 20.000đ Bảng gồm trường: MaHang (mã hàng), TenHang (tên hàng), Gia (Giá) Bảng quan hệ mơ hình liệu quan hệ Mỗi có điều chỉnh lại mã hàng nhằm đồng bộ, phân cấp để quản lý mã hàng thống Theo đó, người quản lý cập nhật mã hàng ứng với loại hàng Như vậy, giá trị mã hàng cũ bị thay giá trị mã hàng Tình trạng diễn tương tự với thuộc tính TenHang (tên hàng), Gia (giá) tên hàng giá thay đổi Như vậy, với cách quản lý hàng theo Bảng, người quản lý theo dõi thay đổi giá trị: mã hàng, tên hàng, giá mặt hàng theo vận động thời gian Vì vậy, nói, theo dõi q trình thay đổi giá trị hàng hóa theo cách quản lý Mơ hình liệu quan hệ cơng việc khó khăn Mơ hình liệu dạng khối đời khắc phục hạn chế trên, giúp cho việc quản lý trở lên đơn giản hơn, thuận tiện Ta mơ cách quản lý mặt hàng theo Mơ hình liệu dạng khối Hình sau: MAT_HANG: MaHang B.Mỳ lớn 03 03 03 02 02 B.Mỳ B.Mỳ Bơ sáp 01 Bơ 02 01 01 Sữa TenHang Sữa chua Bơ sáp Gia 10 10 10 20 Sữa chua 20 20 10/5/2021 10 5/5/2021 20 10 01/5/2021 Hình 1: Biểu diễn khối MAT_HANG Với khối MAT_HANG, giá trị mã hàng tên hàng giá thay đổi trục thời gian khối sinh tương ứng lát cắt ứng với ngày vừa bổ sung để người quản lý cập nhật thơng tin (trục thời gian tính theo ngày, tháng,…) Từ khối MAT_HANG trên, ta dễ dàng theo dõi trình thay đổi mã hàng, tên hàng giá mặt hàng Nói cách khác, người quản lí theo dõi biến đổi giá trị: mã hàng, tên hàng, giá tương ứng với mốc thời gian cụ thể Đây Mơ hình liệu dạng khối đề xuất vào năm 1998 [1] Mơ hình dạng khối xây dựng thành công lý thuyết cài đặt thực nghiệm Với việc bổ sung trục id, Mơ hình liệu dạng khối cho phép theo dõi thay đổi liệu theo thời gian giai đoạn, khoảng cách Theo lí thuyết này, đến nay, có nhiều cơng trình nghiên cứu khoa học đề xuất, có nghiên cứu phụ thuộc liệu Phụ thuộc hàm, Phụ thuộc đa trị, Phụ thuộc Boolean dương tổng quát Những kết cơng trình nghiên cứu góp phần quan trọng việc mô tả ràng buộc liệu khối Mặc dù kết mang lại giải nhiều toán thực tiễn, thực tế tồn ràng buộc liệu mà phụ thuộc chưa mô tả khối Chẳng hạn: Cho khối liệu BAN_HANG (Bán hàng) gồm thuộc tính: Bánh mì (A1), Bơ (A2), Sữa (A3) tập số theo mùa: Mùa thu (1), Mùa hè (2), Mùa đông (3) với phép gán trị phần tử ti, i=1 n thuộc tính Bánh mì (A1), Bơ (A2), Sữa (A3) có loại: CC: Cao cấp; L1: Loại 1; L2: Loại Hình đây: BAN_HANG Bánh mì (A1) Bơ (A2) Sữa (A3) L2 L2 L2 CC t1 t2 t3 t4 … null CC CC null CC CC CC L2 CC CC L2 CC CC L2 null CC CC L2 L2 L2 L2 L2 L2 L2 null L2 null L2 L2 null L2 L2 … … … … … … L2 tn L2 … null … L2 … null L1 null Mùa đông (3) L1 L1 Mùa hè (2) Mùa xuân (1) Hình 2: Biểu diễn khối BAN_HANG Bài toán đặt ra, với khối liệu tìm mối liên hệ thuộc tính khối, chúng có ràng buộc với Giả sử, khách hàng mua Bánh mì thường mua kèm Bơ mua kèm Sữa, biểu diễn cơng thức logic ta có: Bánh mì  Bơ  Sữa Như vậy, với ràng buộc trên, khái niệm phụ thuộc hàm khơng diễn tả được, mở rộng phụ thuộc liệu sang phụ thuộc Boolean dương tổng quát cần thiết Tuy nhiên, với khối liệu cho trên, ta khơng thể tìm Phụ thuộc Boolean dương tổng quát khối phụ thuộc Boolean dương tổng quát lát cắt thể khách hàng mua Bánh mì thường mua kèm Bơ mua kèm Sữa Bằng chứng là, với cặp phần tử (t1, t2), xét lát cắt mùa xuân ta thấy t1, t2 có giá trị bánh mì khơng bơ khơng not sữa Điều có nghĩa: Bánh mì   Bơ  Sữa Mặt khác, mở rộng cách tiếp cận liệu theo kiểu: khách hàng mua Bánh mì (khơng phân biệt loại cao cấp, loại loại 2) rõ ràng mua kèm Bơ kèm Sữa Do đó, với cách tiếp cận này, ta biểu diễn Bánh mì  Bơ  Sữa (thông qua việc mở rộng phép sánh trị cặp phần tử) Thêm vào đó, liệu lưu trữ theo mùa, từ khách hàng theo dõi, với mùa có xu hướng mua mặt hàng nào, với loại hàng Đó hướng nghiên cứu mà luận án tiếp cận Một hướng mở rộng khác luận án muốn tiếp cận, lần so sánh phần tử, thay so sánh cặp phần tử, ta so sánh p phần tử (p ≥ 2), có kết luận tồn phụ thuộc liệu khối hay không, so sánh p phần tử, chúng giống hay khác theo ngưỡng Trong mơ hình liệu quan hệ, hướng mở rộng đề xuất Tuy nhiên, với mơ hình liệu quan hệ, việc đánh giá có giá trị thời điểm định, để theo dõi q trình thay đổi cơng việc khó khăn, mơ hình liệu dạng khối, việc trở lên đơn giản Đó hướng nghiên cứu mà luận án tiếp cận Với dạng tốn khơng xảy lĩnh vực kinh doanh mà lĩnh vực giáo dục, y tế, du lịch,… đó, việc mở rộng phụ thuộc liệu khối cần thiết Xuất phát từ lí trên, luận án chọn đề tài “Một số Phụ thuộc logic mở rộng Mơ hình liệu dạng khối” với mục đích tiếp tục nghiên cứu phụ thuộc liệu khối nhằm tìm phụ thuộc logic góp phần mở rộng ràng buộc liệu thực tiễn Tổng quan tình hình nghiên cứu liên quan đến luận án Các nghiên cứu nhằm mở rộng mơ hình liệu quan hệ nhiều nhà khoa học quan tâm Một số hướng nghiên cứu chính: - Mở rộng mơ hình liệu quan hệ thành khối liệu (data cube) mơ hình liệu đa chiều (Multidimensional Databases): Theo hướng này, tác giả C Dyreson đề xuất khối liệu (data cube), theo liệu thể dạng đa chiều, chiều mô tả đặc trưng liệu để phản ánh ngữ nghĩa liệu [2] Tiếp cận theo hướng này, mở rộng mô hình liệu quan hệ đề xuất R Agrawal, A Gupta, and S Sarawagi, mơ hình liệu đa chiều (Multidimensional Databases) [3] Với đề xuất này, liệu xây dựng với cấu trúc gồm bảng trung tâm (fact table) kết nối với bảng lại (dimention table), dimention table thuộc tính, đặc trưng liệu Với cấu trúc khối liệu đa chiều chiều tương ứng với thuộc tính, cung cấp cho người quản lý khung nhìn đa chiều liệu Một ví dụ cách thể liệu đa chiều hình Trong ví dụ liệu thể gồm thuộc tính thời gian: Jan-01, Feb-01, Mar-01, Apr-01; thuộc tính địa chỉ: Tokyo, Rome; thuộc tính tên mặt hàng: Standard PC, Executive PC, Ambassador PC Hình Biểu diễn mơ hình liệu đa chiều Trong hệ thống này, kỹ thuật thường dùng để truy xuất liệu sử dụng công cụ phân tích trực tuyến - OLAP (On- Line Analytical Processing) Cơng cụ giúp phân tích, truy xuất liệu thể liệu đa chiều dạng khối (cube) nhằm cung cấp cho người sử dụng khung nhìn đa chiều liệu Theo hướng tiếp cận này, số cơng trình nghiên cứu đề xuất như: Mơ hình liệu đa chiều cho liệu phức tạp [6]; khối liệu động (Dynamic Data Cube) [7] số cơng trình nghiên cứu khác [8], [9], [10], [11], [12], [13], [14], [15], [16], [17], [18], [19], [20], [21] Theo hướng nghiên cứu này, liệu không hiển thị trực quan Do vậy, để truy xuất liệu theo yêu cầu, hệ thống cần sử dụng cơng cụ phân tích trực tuyến OLAP để chuẩn hóa liệu nhằm khai phá, chắt lọc thơng tin theo u cầu, nhiều thời gian cho việc chuẩn hóa, phân tích liệu - Mở rộng liệu thành nhà kho liệu (Data Warehousing): Theo hướng này, nhóm tác giả S Chaudhuri and U Dayal đề xuất tổng quan nhà kho liệu (Data Warehousing) [4] Với đề xuất Data Warehousing coi tập liệu, tích hợp từ nhiều nguồn liệu khác nhau, nhiều kiểu liệu khác nhau, có tính hướng chủ đề biến đổi theo thời gian dùng để hỗ trợ cho việc xử lý liệu, hỗ trợ đưa định Tiếp cận theo hướng này, Paulraj Ponniah đề xuất số nguyên tắc nhà kho liệu [22], đề cấp đến số nguyên tắc như: làm liệu, chuyển đổi liệu, kiến trúc kho liệu sở hạ tầng, phương thức khác để cung cấp, xử lý thơng tin số cơng trình nghiên cứu khác [23], [24], [25], [26], [27], [28], [29], [30], [31], [32], [33] Những năm gần đây, theo hướng nghiên cứu này, số cơng trình khoa học đề xuất là: Mơ hình lơ-gic kho liệu theo thời gian, đề xuất nhóm tác giả Garani, G., Adam, G., Ventzas, năm 2016 [34]; Đề xuất phương thức để cải thiện chất lượng liệu nhà kho liệu [35], [36], [37], [38], [39], [40], [41] Mơ hình khái niệm kho liệu theo thời gian chuyển đổi thành mơ hình quan hệ theo thời gian đề xuất nhóm tác giả Soumiya Ain El Hayat, Mohamed Baha, năm 2019 [42]; Thiết kế nhà kho liệu cho phép lưu trữ biến trích xuất liệu theo thời gian đề xuất nhóm tác giả Reddy, Chittineni, Suneetha năm 2020 [43] Cũng giống hướng mở rộng liệu thành khối liệu mơ hình liệu đa chiều, liệu không hiển thị trực quan Do vậy, để truy xuất liệu theo yêu cầu, bắt buộc cần xây dựng công cụ để khai phá liệu để chắt lọc thơng tin theo u cầu, nhiều thời gian cho việc chuẩn hóa, phân tích liệu - Mở rộng liệu theo cách tiếp cận công nghệ Blockchain: Blockchain lần đề xuất Nakamoto vào năm 2008, với tên gọi Bitcoin đề cập đến giao dịch tiền tệ máy tính khơng thơng qua trung gian, sau nhiều tác giả quan tâm nghiên cứu Năm 2017, nhóm tác giả Zeng, Xie, Dai, Chen Wang [5] đề cập tổng quan công nghệ Blockchain, theo Blockchain hiểu hệ thống liệu phân cấp, lưu trữ khối thông tin, liên kết với mã hóa mở rộng theo thời gian, khối chứa thông tin thời gian khởi tạo liên kết tới khối trước đó, kèm mã thời gian liệu giao dịch Bằng cách đó, Blockchain thiết kế để chống lại việc thay đổi liệu, bổ sung thêm liệu đạt đồng thuận đối tượng tham gia giao dịch Với cách tiếp cận theo hướng này, công nghệ Blockchain thích hợp để giải tốn thực tế đảm bảo không giao dịch thực lần để ghi lại kiện, hồ sơ y tế, xử lý giao dịch tiền tệ, công chứng, danh tính chứng minh nguồn gốc, [44], [45], [46], [47], [48] , [49] , [50] , [51] - Mở rộng phụ thuộc liệu sang phụ thuộc Boolean dương: Theo hướng nghiên cứu này, nhóm tác giả Berman J and Blok W.J đề xuất mở rộng khái niệm phụ thuộc hàm sang Phụ thuộc Boolean dương, bao gồm ràng buộc liệu mô tả thông qua cơng thức Boolean dương mơ hình liệu quan hệ [52], [53]; Mở rộng theo hướng nghiên cứu này, số nghiên cứu đề xuất mô hình liệu quan hệ: Phụ thuộc Boolean dương tổng quát, phụ thuộc Boolean dương đa trị, phụ thuộc Boolean dương đa trị theo nhóm bộ,… [54], [55], [56], [57], [58], [59], [60], [61], [62] , [63], [64] Các mở rộng xây dựng tảng toán học chặt chẽ, lý thuyết đại số logic, đại số Boolean Đây kiến thức tảng quan trọng, định hướng để nghiên cứu sinh xây dựng mục tiêu triển khai thực luận án - Mở rộng phụ thuộc liệu sang mơ hình liệu dạng khối: Theo hướng nghiên cứu này, nhóm tác giả Nguyễn Xn Huy, Trịnh Đình Thắng đề xuất mở rộng mơ hình quan hệ mơ hình liệu dạng khối, cách thêm trục id, cho phép theo dõi thay đổi liệu theo thời gian, địa điểm, khoảng cách,… Tiếp cận theo hướng mở rộng này, loạt nghiên cứu đề xuất mơ hình liệu dạng khối, như: Các phép toán đại số khối, Phụ thuộc hàm [65], [66], [67], [68], [69], phụ thuộc đa trị [70],[71], nghiên cứu khóa, bao đóng, phụ thuộc Boolean dương tổng quát khối , [72], [73], [74], [75], [76], Các nghiên cứu khai phá liệu mơ hình liệu dạng khối nghiên cứu đề xuất [77], [78], [79], [80], [81], [82] Kết hợp nghiên cứu việc mở rộng phụ thuộc liệu sang phụ thuộc Boolean dương Berman J and Blok W.J đề xuất, với kiến thức tảng mơ hình liệu dạng khối, từ kết cơng trình nghiên cứu tiền đề để nghiên cứu sinh đặt mục tiêu nghiên cứu triển khai thực mục tiêu đặt luận án Mục tiêu nghiên cứu - Tìm Hội suy dẫn Công thức Boolean dương mơ hình liệu dạng khối nhằm tìm tập công thức suy dẫn nhỏ thuộc tính khối góp phần loại bỏ thuộc tính dư thừa thiết kế sở liệu - Tìm Phụ thuộc Boolean dương đa trị, Phụ thuộc Boolean dương theo nhóm bộ, Phụ thuộc Boolean dương đa trị theo nhóm mơ hình liệu dạng khối nhằm tìm ràng buộc liệu, quyphun luật thuộc tính theo hướng đa trị theo nhóm bộ, đa trị theo nhóm thuộc tính khối, góp phần mở rộng phụ thuộc liệu khối Đối tượng phương pháp nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu luận án phụ thuộc logic, đại số Boolean mơ hình liệu quan hệ mơ hình liệu dạng khối Phương pháp nghiên cứu luận án nghiên cứu lý thuyết, sử dụng công cụ toán học logic học, phương pháp suy luận, phân tích, chứng minh, lập bảng chân lý, để nghiên cứu nhằm tìm kết Hội suy dẫn, Phụ thuộc Boolean dương đa trị, Phụ thuộc Boolean dương theo nhóm bộ, Phụ thuộc Boolean dương đa trị theo nhóm mơ hình liệu dạng khối Cài đặt thuật tốn tìm Hội suy dẫn công thức Boolean dương Nội dung nghiên cứu Với lý mục tiêu trên, luận án thực nghiên cứu sau: 94 Mức 0.7: Có 455 nhóm mua bánh mì (khơng phân biệt loại hàng cao cấp loại loại 2) có 345 nhóm mua bơ, 300 nhóm mua sữa (khơng phân biệt loại hàng) Mức 0.3: Có 455 nhóm mua bánh mì (mỗi nhóm cần từ khách hàng mua hàng) có 445 nhóm mua bơ, 435 nhóm mua sữa (mỗi nhóm cần từ khách hàng mua hàng) Như vậy: Vào mùa xuân khách hàng có xu hướng mua bánh mì kèm bơ nhiều so với mua kèm sữa Với số liệu trên, cần nhập số lượng bơ nhiều so với sữa Do tỉ lệ khách hàng mua bánh mì kèm bơ loại nhiều nên cần xếp mặt hàng bơ (cùng loại) gần bánh mì (cùng loại) so với sữa để thuận lợi cho khách hàng, đồng thời để chăm sóc khách hàng theo nhóm tốt + Vào mùa đơng: Hình 3.8: Biểu đồ mô tả xu hướng khách hàng mua hàng vào mùa đơng Qua biểu đồ hình 3.11, ta thấy vào mùa đơng: Mức 1: Có 347 cặp mua bánh mì (cùng loại hàng cao cấp loại loại 2) có 358 cặp mua bơ 216 cặp mua sữa (cùng loại) 95 Mức 0.7: Có 455 cặp mua bánh mì (khơng phân biệt loại hàng cao cấp loại loại 2) có 442 cặp mua bơ, 300 cặp mua sữa (không phân biệt loại hàng) Mức 0.3: Có 455 cặp mua bánh mì (mỗi cặp cần từ khách hàng mua hàng) có 455 cặp mua bơ, 435 cặp mua sữa (mỗi cặp cần từ khách hàng mua hàng) Như vậy: Vào mùa đơng khách hàng có xu hướng mua hàng giống mùa xuân, có nghĩa khách hàng mua bánh mì kèm bơ nhiều so với mua kèm sữa với tỉ lệ nhiều so với mùa xuân Với số liệu trên, cần nhập số lượng bơ sữa nhiều so với mùa xuân số lượng bơ nhiều so với sữa Do tỉ lệ khách hàng mua bánh mì kèm bơ loại nhiều nên cần xếp mặt hàng bơ (cùng loại) gần bánh mì (cùng loại) so với sữa để thuận lợi cho khách hàng 3.4 Tổng kết chương Trong chương này, luận án đề xuất khái niệm khối chân lý theo nhóm bộ, phép gán trị, từ xây dựng Phụ thuộc Boolean dương theo nhóm mơ hình liệu dạng khối Bằng cơng cụ tốn học đại số logic, luận án phát biểu chứng minh tương đương loại suy dẫn, suy dẫn theo logic, suy dẫn theo khối, suy dẫn theo khối có khơng q p phần tử Trường hợp đặc biệt, khối suy biến thành quan hệ, kết trùng khớp với kết cơng bố mơ hình liệu quan hệ Phần luận án, kết hợp kiến thức phụ thuộc Boolean dương đa trị phụ thuộc Boolean dương theo nhóm mơ hình liệu dạng khối, luận án đề xuất khái niệm khối chân lý đa trị theo nhóm phép gán trị, từ xây dựng Phụ thuộc Boolean dương đa trị theo nhóm bộ, luận án chứng minh tương đương loại suy dẫn: suy dẫn theo logic, suy dẫn theo khối suy dẫn theo khối có không p phần tử Trường hợp đặc biệt, khối suy biến thành quan hệ, định lý tương đương bảo toàn hiệu lực Với hai loại phụ thuộc đề xuất chương này, luận án đề xuất phương pháp tìm bao đóng tập phụ thuộc Boolean dương theo nhóm phụ thuộc Boolean dương đa trị theo nhóm mơ hình liệu dạng khối Luận án điều kiện cần đủ để khối m-thể chặt tập PTBDTNB  96 tập PTBDĐTTNB  cho… Trong trường hợp tập số id = {x}, khối suy biến thành quan hệ, kết lại trùng với kết công bố mơ hình liệu quan hệ Trên sở kết ta nghiên cứu tiếp mối quan hệ loại phụ thuộc logic mở rộng khác lược đồ khối 97 KẾT LUẬN Những kết luận án Từ mục tiêu đề xuất luận án Bằng cách sử dụng cơng cụ tốn học đại số logic, kết hợp với phương pháp suy luận, chứng minh lập khối chân lý, cài đặt thực nghiệm thuật toán, luận án đạt kết sau: - Đề xuất khái niệm cơng thức suy dẫn, hội suy dẫn, tính chất họ tập đóng khối chân lý mơ hình liệu dạng khối Từ đó, chứng minh điều kiện cần đủ để cơng thức logic biểu diễn dạng hội công thức suy dẫn - Đề xuất thuật tốn tìm hội suy dẫn khối thông qua khối chân lý cho trước Kết đóng góp thêm phương pháp tìm cơng thức suy dẫn thơng qua khối chân lý mơ hình liệu dạng khối - Từ kiến thức tảng công thức Boolean dương đa trị, kết hợp lý thuyết phụ thuộc hàm, phụ thuộc đa trị, phụ thuộc Boolean dương tổng qt mơ hình liệu dạng khối, tác giả đề xuất phụ thuộc logic mới, phụ thuộc Boolean dương đa trị khối thông qua mở rộng phép sánh trị cặp phần tử theo ngưỡng m Kết đạt giải loạt toán đối sánh cặp phần tử phản ánh độ chắn hay độ tin cậy theo ngưỡng m xác định Với phụ thuộc Boolean dương đa trị mơ hình liệu dạng khối, định nghĩa tương đương bảo toàn hiệu lực, nghĩa suy dẫn theo logic, suy dẫn theo khối suy dẫn theo khối có khơng q phần tử tương đương Từ kết phụ thuộc Boolean dương đa trị khối, tác giả tiếp tục đề xuất Bao đóng tập phụ thuộc Boolean đa trị khối, điều kiện cần đủ để khối m-thể chặt tập PTBDĐT  Trong trường hợp tập số id = {x}, khối suy biến thành quan hệ kết lại trùng với kết công bố mơ hình liệu quan hệ - Kết hợp kết công thức suy dẫn, phụ thuộc Boolean dương đa trị khối tìm chương 2, với kiến thức tảng trình bày chương 1, việc mở rộng phép sánh trị p phần tử bất kỳ, tác giả đề xuất thành cơng phụ thuộc logic mới, phụ thuộc Boolean dương theo nhóm (p bộ) phụ 98 thuộc Boolean dương đa trị theo nhóm (p bộ) mơ hình liệu dạng khối Kết đạt đóng góp thêm phương pháp tìm phụ thuộc logic khối, thay so sánh cặp phần tử ta so sánh với p phần tử Với phụ thuộc Boolean dương theo nhóm phụ thuộc Boolean dương đa trị theo nhóm bộ, định lý tương đương công thức suy dẫn bảo toàn hiệu lực, nghĩa suy dẫn theo logic, suy dẫn theo khối, suy dẫn theo khối có khơng p phần tử tương đương Từ kết phụ thuộc Boolean dương theo nhóm bộ, phụ thuộc Boolean dương đa trị theo nhóm khối, luận án tiếp tục đề xuất Bao đóng tập phụ thuộc Boolean dương theo nhóm bộ, phụ thuộc Boolean dương đa trị theo nhóm khối, điều kiện cần đủ để khối m-thể chặt tập PTBDTNB PTBDĐTTNB  Kết đạt giải loạt tốn đối sánh theo nhóm p phần tử Trong trường hợp tập số id = {x}, khối suy biến thành quan hệ kết lại trùng với kết công bố mơ hình liệu quan hệ Hướng phát triển luận án - Tiếp tục nghiên cứu nhằm phát triển loại phục thuộc liệu thuộc tính (cũng thuộc tính số), mối quan hệ loại phụ thuộc logic mở rộng khối , mở rộng nghiên cứu trường hợp riêng tập phụ thuộc hàm F tập phụ thuộc hàm Fh, tập phụ thuộc hàm Fhx - Mở rộng Phụ thuộc liệu nhiều lát cắt 99 DANH MỤC CƠNG TRÌNH CỦA TÁC GIẢ [i] Trịnh Đình Thắng, Trần Minh Tuyến, Trịnh Ngọc Trúc, Công thức suy dẫn mơ hình liệu dạng khối, Kỷ yếu Hội nghị khoa học công nghệ quốc gia lần thứ VIII Nghiên cứu ứng dụng Công nghệ thơng tin (FAIR), Hà Nội 7/2015, 103-110 [ii] Trịnh Đình Thắng, Trần Minh Tuyến, Trịnh Ngọc Trúc, Phụ thuộc Boolean dương đa trị mơ hình liệu dạng khối, Kỷ yếu Hội nghị khoa học công nghệ quốc gia lần thứ IX Nghiên cứu ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR), Hà Nội 8/2016, 602-609 [iii] Trịnh Đình Thắng, Trần Minh Tuyến, Trịnh Ngọc Trúc, Phụ thuộc Boolean dương theo nhóm mơ hình liệu dạng khối, Kỷ yếu Hội nghị khoa học công nghệ quốc gia lần thứ XI Nghiên cứu ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR), Hà Nội 8/2018, 446-452 [iv] Trinh Dinh Thang, Tran Minh Tuyen, Trinh Ngoc Truc, Pham Thi Phuong, Some properties of multivalued positive Boolean dependencies in the database model of block form, Indian journal of Science and Technology, 2020, 13(25):2509-2519 [v] Trinh Dinh Thang, Trinh Ngoc Truc, Tran Minh Tuyen, Nguyen Nhu Son, Multivalued positive Boolean dependencies by group in the database model of block form, International Journal of Advanced Research in Compuper Science, 2020, 11(4):6-12 100 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Xn Huy, Trịnh Đình Thắng (1998), Mơ hình sở liệu dạng khối, Tạp chí Tin học Điều khiển học, T.14, S.3, tr 52-60 [2] C Dyreson (1996), Information retrieval from an incomplete data cube, In Proc of the 22nd Int Conf on Very Large Data Bases (VLDB) pages 532543 Morgan Kaufmann Publishers [3] R Agrawal, A Gupta, and S Sarawagi (1997), Modeling Multidimensional Databases, In Proc of 13 th, Int Conf on Data Engineering (ICDE) pages 232-243 IEEE press [4] S Chaudhuri and U Dayal (1997), An Overview of Data Warehousing and OLAP technology, SIGMOD Record, 26(1): pp 65-74 [5] Z Zheng, S Xie, H Dai, X Chen and H Wang, An Overview of Blockchain Technology: Architecture, Consensus, and Future Trends, 2017 IEEE International Congress on Big Data (BigData Congress), Honolulu, HI, 2017, pp 557-564 [6] T.B Pedersen and C.S Jensen (1999), Multidemensional data Modeling for complex data, In proc of 15th Int Conf on data Engineering (ICDE) pages 336-345, IEEE Computer Society [7] Geffner, Steven & Agrawal, Divyakant & Abbadi, Amr (2000) The Dynamic Data Cube 237-253 10.1007/3-540-46439-5_17 [8] Inmon, W 2000 WHAT IS Adata WAREHOUSE? JENSEN, C S., PEDERSEN, T B & THOMSEN, C 2010 Multidimensional databases and data warehousing Synthesis Lectures on Data Management, 2, 1-111 [9] Maurizio Rafanelli, M.Rafanelli (2003), Multidimensional Databases: Problems and Solutions Hardcover, Idea Group Publishing [10] Pedersen, T B & Jensen, C S 2005 Multidimensional Databases Citeseer [11] Christian, S J & Torben Bach, P 2007 Multidimensional Databases and OLAP 53, 53-1,53-27 [12] Nelson, G S 2008 Building OLAP Cubes with SAS 9: A Hands on Workshop Wave Technologies, 101 [13] John Paredes (2009), The Multidimensional Data Modeling Toolkit: Making Your Business Intelligence Applications Smart with Oracle OLAP Paperback, OLAP World Press [14] Zaman, K A., Song, S & Suen, E S.-L 2010 Conversion of a relational database query to a query of a multidimensional data source by modeling the multidimensional data source Google Patents [15] Pujolle, G., Ravat, F., Teste, O., Tournier, R & Zurfluh, G 2011 Multidimensional database design from document-centric XML documents Data Warehousing and Knowledge Discovery Springer [16] Gao, B., Zhang, S & Yao, N A Multidimensional Pivot Table Model Based on MVVM Pattern for Rich Internet Application Computer, Consumer and Control (IS3C), 2012 International Symposium on, 2012 IEEE, 24-27 [17] K M Azharul Hasan, Tatsuo Tsuji (2011), Extendible Arrays for Multidimensional Databases: Concept, Implementation and Evaluation Paperback, LAP LAMBERT Academic Publishing [18] Haiping Lu, Konstantinos N Plataniotis, Anastasios Venetsanopoulos (2013), Multilinear Subspace Learning: Dimensionality Reduction of Multidimensional Data (Chapman & Hall/Crc Machine Learning & Pattern Recognition) Hardcover, Chapman and Hall/CRC; edition [19] Dash, A K & Agarwal, R 2001 Dimensional modeling for a data warehouse ACM SIGSOFT software engineering notes, 26, 83-84 [20] Christian S.Jensen, Torben Bach Pedersen, Christian Thomsen, & mo- re (2010), Multidimensional Databases and Data Warehousing (Synthesis Lectures on Data Management) Paperback, Morgan and Claypool Publishers; edition [21] Combi, Carlo & Oliboni, Barbara & Pozzi, Giuseppe & Sabaini, Alberto & Zimanyi, Esteban (2019), Enabling Instant- and Interval-based Semantics in Multidimensional Data Models: the T+MultiDim Model, Information Sciences 518 10.1016/j.ins.2019.12.074 [22] Paulraj Ponniah (2001), Data warehousing fundamentals, John Wiley & Sons Inc 102 [23] Mark W Humphries Michael W Hawkins Michelle C Dy (1998), Data Warehousing Arcthitecture and Implementation, Prentice Hall PTR; Pap/ Cdr edition [24] Sid Adelman, Larissa T Moss (2000), Data Warehouse Project Management Paperback, Addison-Wesley Professional; edition [25] Inmon W.H (2002), Building the Data Warehouse (Third Edition), John Wiley & Sons, Inc [26] R Kimball and M Ross (2002), The Data Warehouse Toolkit: The Complete Guide to Dimensional Modeling 2ed John Wiley [27] C Imhoff, N Galemmo, and J G Geiger.(2003), Mastering Data Warehouse Design: Relational and Dimensional Techniques John Wiley [28] Ralph Kimball, Margy Ross, Warren Thornthwaite, Joy Mundy, Bob Becker (2008), The Data Warehouse Lifecycle Toolkit Paperback, Wiley; edition [29] Stanislaw Kozielski, Robert Wrembel (2008), New Trends in Data Warehousing and Data Analysis (Annals of Information Systems), Springer; 1st Edition 2nd Printing [30] Robert Laberge (2011), The Data Warehouse Mentor: Practical Data Warehouse and Business Intelligence InsightsPaperback, McGraw-Hill Osborne Media; edition [31] Ralph Kimball, Margy Ross (2013) The Data Warehouse Toolkit: The Definitive Guide to Dimensional Modeling Paperback, Wiley; edition [32] Krish Krishnan (2013), Data Warehousing in the Age of Big Data (The Morgan Kaufmann Series on Business Intelligence) Paperback, Morgan Kaufmann; edition [33] Brian Ciampa (2014), The Data Warehouse Workshop: Providing Practical Experience to the Aspiring ETL Developer Paperback, CreateSpace Independent Publishing Platform [34] Ladjel Bellatreche, Mukesh K Mohania (2014), Data Warehousing and Knowledge Discovery: 16th International Conference, DaWaK 2014, Munich, Germany, September 2-4, 2014 Proceedings (Lecture Notes Applications, incl Internet/Web, and HCI) Paperback, Springer; 2014 103 edition [35] Garani, G., Adam, G.K and Ventzas, D (2016) Temporal data warehouse logical modelling, Int J Data Mining, Modelling and Management, Vol 8, No 2, pp.144–159 [36] Arora, R., Pahwa, P., & Gupta, D (2017) Data quality improvement in data warehouse: A framework International Journal of Data Analysis Techniques & Strategies, 9(1), 17–33 [37] Subramanian, G H., & Wang, K (2017) Systems dynamics-based modeling of data warehouse quality Journal of Computer Information Systems, 1–8 [38] Sebaa, A., Chikh, F., Nouicer, A., & Tari, A (2018) Medical big data warehouse: Architecture and system design, a case study: Improving healthcare resources distribution Journal of Medical Systems, 42(4), 59 [39] Sakka A, Bimonte S, Sautot L, Camilleri G, Zaraté P, Besnard A (2018) A volunteer design methodology of data warehouses In: Proceedings of 37th international conference on conceptual modeling, Springer, pp 286–300 [40] Prakash N, Prakash D (2019) A multifactor approach for elicitation of information requirements of data warehouses Requir Eng 24:103–117 [41] Wahyudi, A., Kuk, G., & Janssen, M (2018) A process pattern model for tackling and improving big data quality Information Systems Frontiers, 20(3), 457–469 [42] Soumiya Ain El Hayat, Mohamed Baha, A Temporal Data Warehouse Conceptual Modelling and Its Transformation into Temporal Object Relational Model, Advanced Intelligent Systems for Sustainable Development (AI2SD’2018), pp 314-323 [43] Reddy, G & Chittineni, Suneetha (2020), UML-Based Data Warehouse Design Using Temporal Dimensional Modelling, International Journal of Security and Privacy in Pervasive Computing 12 1-19 10.4018/IJSPPC.2020070101 [44] Wang, L Feng, H Zhang, C Lyu, L Wang and Y You, Human Resource Information Management Model based on Blockchain Technology, 2017 IEEE Symposium on Service-Oriented System Engineering (SOSE), San 104 Francisco, CA, 2017, pp 168-173 [45] M E Peck and S K Moore, The blossoming of the blockchain, in IEEE Spectrum, vol 54, no 10, pp 24-25, October 2017 [46] Wang, Y., Han, J.H and Beynon-Davies, P (2019), Understanding blockchain technology for future supply chains: a systematic literature review and research agenda, Supply Chain Management, Vol 24 No 1, pp 62-84 [47] Queiroz, M.M.; Telles, R.; Bonilla, S.H Blockchain and supply chain management integration: A systematic review of the literature Supply Chain Manag Int J 2019, 25, 241–254 [48] Barghuthi, N.B.; Ncube, C.; Said, H State of Art of the Effectiveness in Adopting Blockchain Technology - UAE Survey Study In 2019 Sixth HCT Information Technology Trends (ITT); Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE): Ras Al Khaimah, United Arab Emirates, 2019; pp 54–59 [49] Duan, J.; Zhang, C.; Gong, Y.; Brown, S.; Li, Z A Content-Analysis Based Literature Review in Blockchain Adoption within Food Supply Chain Int J Environ Res Public Health 2020, 17, 1784 [50] Polina Durneva, BA, Karlene Cousins, BSc, MSci, PhD, JD, Min Chen, BA, MA, PhD (2020), The Current State of Research, Challenges, and Future Research Directions of Blockchain Technology in Patient Care: Systematic Review, J Med Internet Res 2020;22(7):e18619 [51] Saurabh Ahluwalia, Raj V.Mahto, MaribelGuerrero (2020), Blockchain technology and startup financing: A transaction cost economics perspective, Technological Forecasting and Social Change, Volume 151, February 2020, 119854 [52] Berman J anh Blok W.J., Generalized Boolean dependencies Abstracts of AMS, (1985), 163 [53] Berman J and Blok W.J., Positive Boolean dependencies, Inf Processing Letters, 27 (1988), 147-150 [54] Nguyen Xuan Huy, Le Thi Thanh, Generalized Positive Boolean Dependencies, J Inf Process Cybern EIK, 28 (1992),6 363-370 105 [55] Le Duc Minh, Vu Ngoc Loan, Nguyen Xuan Huy, Some Result Concerning with the Class of Multi-valued Positive Boolean Dependencies in the Relational Data Model in context of Fuzzy Senmantics, Proceedings Vietnam-Japan Bilateral Symposium on Fuzzy Systems and Applications VJFUZZY ’98, 30 Sept – Oct 1998, Halong Bay, Vietnam, 178-182 [56] Kavut, S., Maitra, S., Tang, D.: Construction and search of balanced Boolean functions on even number of variables towards excellent autocorrelation profile Des Codes Cryptogr 87(2–3), 261–276 (2019) [57] Nguyễn Xuân Huy, Vũ Ngọc Loãn, Lê Đức Minh, Một số toán liên quan đến ràng buộc logic sở liệu quan hệ, Kỷ yếu Hội nghị Khoa học lần thứ 13, Học viện Kỹ thuật Qn sự, T.8: Tốn - Cơng nghệ thông tin, Hà Nội, 10-2001, 59-64 [58] Nguyễn Xuân Huy, Vũ Ngọc Loãn, Về định lý tương đương phụ thuộc Boolean dương đa trị, Tạp chí tin học Điều khiển học, 10(4), 121994, 11-15 [59] Nguyễn Xuân Huy (2006), Các phụ thuộc logic sở liệu, NXB Thống kê, Hà Nội [60] Nguyễn Xuân Huy, Đàm Gia Mạnh, Vũ Thanh Xuân, Kim Lan Hương (2001), Về lớp cơng thức suy dẫn, Tạp chí Tin học Điều khiển học, T.17, S.4, tr 17-22 [61] Elisa Tonello, On the conversion of multivalued to Boolean dynamics, School of Mathematical Sciences University of Nottingham, Nottingham, NG7 2RD (2017),1-16 [62] JohannesEbbing, LauriHella, PeterLohmann, JonniVirtema, Boolean dependence logic and partially-ordered connectives, Journal of Computer and System Sciences, Volume 88, September 2017, Pages 103-125 [63] Nyberg, K.: The extended autocorrelation and boomerang tables and links between nonlinearity properties of vectorial boolean functions Cryptology ePrint Archieves Report 2019/1381 (2019) [64] Nguyễn Xuân Huy, Nguyễn Thị Vân, Trương Thị Thu Hà, Quan hệ phụ thuộc hàm nới lỏng phụ thuộc Boolean dương tổng qt, Chun san cơng trình nghiên cứu, phát triển ứng dụng công nghệ thông tin 106 truyền thông, tập 2020 số 01 [65] Nguyễn Xn Huy, Trịnh Đình Thắng (1999), Một vài thuật tốn cài đặt phép toán đại số quan hệ mơ hình liệu dạng khối, Tạp chí Tin học Điều khiển học, T.15, S.3, tr 8-17 [66] Trịnh Đình Thắng (2001), Một số kết bao đóng, khóa phụ thuộc hàm mơ hình liệu dạng khối, Kỷ yếu Hội thảo quốc gia lần thứ IV “Một số vấn đề chọn lọc Công nghệ Thơng tin”, Hải Phịng, tr 245-251 [67] Trịnh Đình Thắng (2005), Một số kết phụ thuộc hàm, phủ phụ thuộc hàm dạng chuẩn mơ hình liệu dạng khối, Kỷ yếu Hội thảo quốc gia lần thứ "Một số vấn đề chọn lọc Công nghệ Thông tin Truyền thông", Hải Phịng, tr 580-586 [68] Vũ Đức Thi, Trịnh Đình Vinh (2010), a-Phụ thuộc hàm a-Bao đóng mơ hình sở liêu dạng khối, Tạp chí Tin học Điều khiển học, 26(2), tr 131-139 [69] Trịnh Đình Vinh, Vũ Đức Thi (2010), Phủ tập phụ thuộc hàm vấn đề tựa chuẩn hố mơ hình liêu dạng khối, Tạp chí Tin học Điều khiển học, 26(4), tr 312-320 [70] Trịnh Đình Thắng, Trịnh Đình Vinh (2008), Phụ thuộc đa trị mơ hình liệu dạng khối, Kỷ yếu Hội thảo quốc gia lần thứ 11 "Một số vấn đề chọn lọc Công nghệ Thông tin Truyền thông", Huế, tr 321-328 [71] Vũ Đức Thi, Trịnh Đình Vinh (2009), Phụ thuộc đa trị xấp xỉ mơ hình liêu dạng khối, Kỷ yếu Hội thảo Quốc gia “Một số vấn đề chọn lọc Công nghệ Thông tin Truyền thơng”, Biên Hồ, tr 341-350 [72] Trịnh Đình Thắng, Trần Minh Tuyến (2010), Phép dịch chuyển lược đồ khối vấn đề biểu diễn bao đóng, khóa mơ hình liệu dạng khối, Kỷ yếu Hội thảo quốc gia lần thứ XIII “Một số vấn đề chọn lọc Công nghệ Thông tin Truyền thông”, (276-286) [73] Trịnh Đình Thắng, Trần Minh Tuyến (2011), Khóa tập thuộc tính nguyên thủy, phi nguyên thủy với phép dịch chuyển lược đồ khối, Kỷ yếu Hội thảo quốc gia lần thứ 13 "Một số vấn đề chọn lọc Công nghệ Thông tin Truyền thông", (159-170) [74] Trịnh Đình Thắng, Trần Minh Tuyến (2012), Lược đồ cân bằng, vế trái cực 107 tiểu khóa với phép dịch chuyển lược đồ khối, Kỷ yếu Hội thảo quốc gia lần thứ XV "Một số vấn đề chọn lọc Công nghệ Thông tin Truyền thông", (174-179) [75] Trần Minh Tuyến, Trịnh Ðình Thắng (2014), Phụ thuộc Boolean dương tổng qt mơ hình liệu dạng khối, Kỷ yếu Hội thảo quốc gia lần thứ XVII "Một số vấn đề chọn lọc Công nghệ Thông tin Truyền thông", Buôn Ma Thuột, tr 274-279 [76] Trần Minh Tuyến (2015), Các phụ thuộc logic mơ hình liệu dạng khối, LATS, Học viện Kỹ thuật Quân [77] Trịnh Đình Thắng, Trần Minh Tuyến, Đỗ Thị Lan Anh, “Khai phá luật định khối liệu có giá trị thuộc tính thay đổi”, Kỷ yếu Hội thảo Quốc gia lần thứ XIX: Một số vấn đề chọn lọc Công nghệ thông tin truyền thông, Hà Nội, 01- 02/10/2016, Tr 163 – 169 [78] Trịnh Đình Thắng, Trần Minh Tuyến, Đỗ Thị Lan Anh, Nguyễn Thị Quyên, “Một số kết khai phá luật định khối liệu có giá trị thuộc tính thay đổi”, Kỷ yếu Hội nghị Khoa học Công nghệ Quốc gia lần thứ X: Nghiên cứu ứng dụng công nghệ thông tin, Đà Nẵng, 1718/08/2017, Tr 623 - 632 [79] Trịnh Đình Thắng, Đỗ Thị Lan Anh, “Một số thuật toán xác định ma trận độ hỗ trợ khối liệu có giá trị thuộc tính thay đổi”, Kỷ yếu Hội thảo Quốc gia lần thứ XXI: Một số vấn đề chọn lọc Cơng nghệ thơng tin truyền thơng, Thanh Hóa, 27- 28/07/2018, Tr 216 – 225 [80] Thang Trinh Dinh, Anh Do Thi Lan, “Some properties about smoothing, roughen the values of the index attribute on the decision block”, International Journal of Advanced Research in Computer Science, Volume 10 issue March - April 2019 [81] Đỗ Thị Lan Anh, Trịnh Đình Thắng, “Một phương pháp gia tăng để tính độ xác độ phủ luật định khối liệu có tập đối tượng thay đổi”, Chun san cơng trình nghiên cứu phát triển Cơng nghệ thơng tin truyền thơng, Tạp chí thơng tin Khoa học công nghệ Bộ Thông tin truyền thông, Tập 2019 số 1, 2019, Tr - 10 [82] Trịnh Đình Thắng, Đỗ Thị Lan Anh, Trần Minh Tuyến, Cao Hồng Huệ, 108 “Phương pháp gia tăng ma trận độ hỗ trợ khối liệu lát cắt có tập đối tượng thay đổi”, Kỷ yếu Hội nghị Khoa học Công nghệ Quốc gia lần thứ XII: Nghiên cứu ứng dụng công nghệ thông tin, Huế, 78/06/2019 ... trên, luận án chọn đề tài ? ?Một số Phụ thuộc logic mở rộng Mô hình liệu dạng khối? ?? với mục đích tiếp tục nghiên cứu phụ thuộc liệu khối nhằm tìm phụ thuộc logic góp phần mở rộng ràng buộc liệu thực... tảng liên quan đến luận án: Mơ hình liệu dạng khối - mở rộng mô hình liệu quan hệ; khái niệm cơng thức Boolean, Boolean dương, phụ thuộc Boolean dương mô hình liệu dạng khối Chương trình bày kết... khối, góp phần mở rộng phụ thuộc liệu khối Đối tượng phương pháp nghiên cứu Đối tượng nghiên cứu luận án phụ thuộc logic, đại số Boolean mơ hình liệu quan hệ mơ hình liệu dạng khối Phương pháp