Hiện nay, để xác định mức độ quan trọng của một trang web chúng ta có nhiều cách đánh giá như PageRank, HITS, …Tuy nhiên, các phương pháp đánh giá này chủ yếu đều dựa vào các liên kết trang để xác định trọng số cho trang.
Ta có thể tiếp cận cách đánh giá mức độ quan trọng theo một hướng khác là dựa vào nội dung của các tài liệu để xác định trọng số, nếu các tài liệu "gần
nhau" về nội dung thì sẽ có mức độ quan trọng tương đương và sẽ thuộc về cùng một nhóm.
Giả sử cho tập S gồm các trang web, hãy tìm trong tập S các trang chứa nội dung câu hỏi truy vấn ta được tập R. Sử dụng thuật toán phân cụm dữ liệu để phân tập R thành k cụm (k xác định) sao cho các phần tử trong cụm là tương tự nhau nhất, các phần tử ở các cụm khác nhau thì phi tương tự với nhau.
Từ tập S-R, chúng ta đưa các phần tử này vào một trong k cụm đã được thiết lập ở trên. Những phần tử nào tương tự với trọng tâm của cụm (theo một ngưỡng xác định nào đó) thì đưa vào cụm này, những phần tử không thỏa mãn xem như không phù hợp với truy vấn và loại bỏ nó khỏi tập kết quả. Kế tiếp, chúng ta đánh trọng số cho các cụm và các trang trong tập kết quả theo thuật toán sau:
INPUT: tập dữ liệu D chứa các trang gồm k cụm và k trọng tâm
OUTPUT: trọng số của các trang
BEGIN
Mỗi cụm dữ liệu thứ m và trọng tâm Cm ta gán một trọng số tsm.Với các trọng tâm Ci, Cjbất kỳ ta luôn có tsi>tsj nếu ti tương tự với truy vấn hơn tj.
Với mỗi trang p trong cụm m ta xác định trọng số trang pwm. Với mỗi pwi, pwj
bất kỳ, ta luôn có pw1>pw2 nếu pw1 gần trọng tâm hơn pw2.
END
Hình 3.19. Thuật toán đánh trọng số cụm và trang
Như vậy, theo cách tiếp cận này ta sẽ giải quyết được các vấn đề sau:
+ Kết quả tìm kiếm sẽ được phân thành các cụm theo các chủ đề khác nhau, tùy vào yêu cầu cụ thể người dùng sẽ xác định chủ đề mà họ cần.
+ Quá trình tìm kiếm và xác định trọng số cho các trang chủ yếu tập trung vào nội dung của trang hơn là dựa vào các liên kết trang.
+ Giải quyết được vấn đề từ/cụm từ đồng nghĩa trong câu truy vấn của người dùng.
+ Có thể kết hợp phương pháp phân cụm trong lĩnh vực khai phá dữ liệu với các phương pháp tìm kiếm đã có.
Hiện tại, có một số thuật toán phân cụm dữ liệu được sử dụng trong phân cụm văn bản như thuật toán phân cụm phân hoạch (k-means, PAM, CLARA), thuật toán phân cụm phân cấp (BIRCH, STC),... Trong thực tế phân cụm theo nội dung tài liệu Web, một tài liệu có thể thuộc vào nhiều nhóm chủ đề khác nhau. Để giải quyết vấn đề này ta có thể sử dụng thuật toán phân cụm theo cách tiếp cận mờ.
3.4.2. Quá trình tìm kiếm và phân cụm tài liệu
Về cơ bản, quá trình phân cụm kết quả tìm kiếm sẽ diễn ra theo các bước được thể hiện như sau [31]:
- Tìm kiếm các trang Web từ các Website thỏa mãn nội dung truy vấn. - Trích rút thông tin mô tả từ các trang và lưu trữ nó cùng với các URL tương ứng.
- Sử dụng kỹ thuật phân cụm dữ liệu để phân cụm tự động các trang Web thành các cụm, sao cho các trang trong cụm “tương tự” về nội dung với nhau hơn các trang ngoài cụm.
Hình 3.20. Các bước phân cụm kết quả tìm kiếm trên Web
3.4.2.1. Tìm kiếm dữ liệu trên Web
Nhiệm vụ chủ yếu của giai đoạn này là dựa vào tập từ khóa tìm kiếm để tìm kiếm và trả về tập gồm toàn văn tài liệu, tiêu đề, mô tả tóm tắt, URL,… tương ứng với các trang đó.
Dữ liệu web trích rút dữ liệu Tìm kiếm và Tiền xử lý
Biểu diễn dữ liệu Áp dụng thuật toán phân cụm Biểu diễn kết quả
Nhằm nâng cao tốc độ xử lý, ta tiến hành tìm kiếm và lưu trữ các tài liệu này trong kho dữ liệu để sử dụng cho quá trình tìm kiếm (tương tự như các Search Engine Yahoo, Google,…). Mỗi phần tử gồm toàn văn tài liệu, tiêu đề, đoạn mô tả nội dung, URL,…
3.4.2.2. Tiền xử lý dữ liệu
Quá trình làm sạch dữ liệu và chuyển dịch các tài liệu thành các dạng biểu diễn dữ liệu thích hợp. (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Giai đoạn này bao gồm các công việc như sau: Chuẩn hóa văn bản, xóa bỏ các từ dừng, kết hợp các từ có cùng từ gốc, số hóa và biểu diễn văn bản,..
3.4.2.2.1. Chuẩn hóa văn bản
Đây là giai đoạn chuyển văn bản thô về dạng văn bản sao cho việc xử lý sau này được dễ dàng, đơn giản, thuật tiện, chính xác so với việc xử lý trực tiếp trên văn bản thô mà ảnh hưởng ít đến kết quả xử lý. Bao gồm:
+ Xóa các thẻ HTML và các loại thẻ khác để trích ra các từ/cụm từ. + Chuyển các ký tự hoa thành các ký tự thường.
+ Xóa bỏ các dấu câu, xoá các ký tự trắng dư thừa,...
3.4.2.2.2. Xóa bỏ các từ dừng
Trong văn bản có những từ mang ít thông tin trong quá trình xử lý, những từ có tần số xuất hiện thấp, những từ xuất hiện với tần số lớn nhưng không quan trọng cho quá trình xử lý đều được loại bỏ. Theo một số nghiên cứu gần đây cho thấy việc loại bỏ các từ dùng có thể giảm bởi được khoảng 20-30% tổng số từ trong văn bản.
Có rất nhiều từ xuất hiện với tần số lớn nhưng nó không hữu ích cho quá trình phân cụm dữ liệu. Ví dụ trong tiếng Anh các từ như a, an, the, of, and, to, on, by,... trong tiếng Việt như các từ “thì”, “mà”, “là”, “và”, “hoặc”,... Những từ xuất hiện với tần số quá lớn cũng sẽ được loại bỏ.
Để đơn giản trong ứng dụng thực tế, ta có thể tổ chức thành một danh sách các từ dừng, sử dụng định luật Zipf để xóa bỏ các từ có tần số xuất hiện thấp hoặc quá cao.
3.4.2.2.3. Kết hợp các từ có cùng gốc
Hầu hết trong các ngôn ngữ đều có rất nhiều các từ có chung nguồn gốc với nhau, chúng mang ý nghĩa tương tự nhau, do đó để giảm bởt số chiều trong biểu diễn văn bản, ta sẽ kết hợp các từ có cùng gốc thành một từ. Theo một số nghiên cứu [5] việc kết hợp này sẽ giảm được khoảng 40-50% kích thước chiều trong biểu diễn văn bản.
Ví dụ trong tiếng Anh, từ user, users, used, using có cùng từ gốc và sẽ được quy về là use; từ engineering, engineered, engineer có cùng từ gốc sẽ được quy về là engineer.
Ví dụ xử lý từ gốc trong tiếng Anh:
- Nêu một từ kết thúc bằng “ing” thì xóa “ing”, ngoại trừ trường hợp sau khi xóa còn lại 1 ký tự hoặc còn lại “th”.
- Nếu một từ kết thúc bằng “ies” nhưng không phải là “eies” hoặc “aies” thì thay thế “ies” bằng “y”...
- Nếu một từ kết thúc bằng “es” thì bỏ “s”.
- Nếu một từ kết thúc bởi "s" và đứng trước nó là một phụ âm khác “s” thì xóa “s”.
- Nếu một từ kết thúc bằng “ed”, nếu trước nó là một phụ âm thì xóa “ed” ngoại trừ sau khi xóa từ chỉ còn lại một ký tự, nếu đứng trước là nguyên âm “i” thì đổi “ied” thành “y”.
3.4.2.3. Xây dựng từ điển
Việc xây dựng từ điển là một công việc rất quan trọng trong quá trình vector hóa văn bản, từ điển sẽ gồm các từ/cụm từ riêng biệt trong toàn bộ tập dữ liệu. Từ điển sẽ gồm một bảng các từ, chỉ số của nó trong từ điển và được sắp xếp theo thứ tự.
Một số bài báo đề xuất [31] để nâng cao chất lượng phân cụm dữ liệu cần xem xét đến việc xử lý các cụm từ trong các ngữ cảnh khác nhau. Theo đề xuất của Zemir [19][31] xây dựng từ điển có 500 phần tử là phù hợp.
3.4.2.4. Tách từ, số hóa văn bản và biểu diễn tài liệu
Tách từ là công việc hết sức quan trọng trong biểu diễn văn bản, quá trình tách từ, vector hóa tài liệu là quá trình tìm kiếm các từ và thay thế nó bởi chỉ số của từ đó trong từ điển.
Ở đây ta có thể sử dụng một trong các mô hình toán học TF, IDF, TF- IDF,... để biểu diễn văn bản.
Chúng ta sử dụng mảng W (trọng số) hai chiều có kích thước m x n, với n
là số các tài liệu, m là số các thuật ngữ trong từ điển (số chiều), hàng thứ j là một vector biểu diễn tài liệu thứ j trong cơ sở dữ liệu, cột thứ i là thuật ngữ thứ i
trong từ điển. Wij là giá trị trọng số của thuật ngữ i đối với tài liệu j.
Giai đoạn này thực hiện thống kê tần số thuật ngữ ti xuất hiện trong tài liệu
dj và số các tài liệu chứa ti. Từ đó xây dựng bảng trọng số của ma trận W theo công thức sau:
Công thức tính trọng số theo mô hình IF-IDF: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
Trong đó:
tfij là tần số xuất hiện của ti trong tài liệu dj
idfij là nghịch đảo tần số xuất hiện của ti trong tài liệu dj.
hi là số các tài liệu mà ti xuất hiện.
n là tổng số tài liệu.
3.4.2.5. Phân cụm tài liệu
Sau khi đã tìm kiếm, trích rút dữ liệu và tiền xử lý và biểu diễn văn bản chúng ta sử dụng kỹ thuật phân cụm để phân cụm tài liệu.
INPUT: Tập gồm n tài liệu và k cụm.
OUTPUT: Các cụm Ci (i=1,..,k) sao cho hàm tiêu chuẩn đạt giá trị cực tiểu.
BEGIN
Bước 1. Khởi tạo ngẫu nhiên k vector làm đối tượng trọng tâm của k cụm.
Wij= [1 log( )] log( ) i ij ij ij h n tf idf tf nếu tidj
Bước 2. Với mỗi tài liệu dj xác định độ tương tự của nó đối với trọng tâm của mỗi cụm theo một trong các độ đo tương tự thường dùng (như Dice, Jaccard, Cosine, Overlap, Euclidean, Manhattan). Xác định trọng tâm tương tự nhất cho mỗi tài liệu và đưa tài liệu vào cụm đó.
Bước 3. Cập nhận lại các đối tượng trọng tâm. Đối với mỗi cụm ta xác định lại trọng tâm bằng cách xác định trung bình cộng của các vector tài liệu trong cụm đó.
Bước 4. Lặp lại bước 2 và 3 cho đến khi trong tâm không thay đổi.
END.
Hình 3.21. Thuật toán k-means trong phân cụm nội dung tài liệu Web
Vấn đề xác định trọng tâm của cụm tài liệu: Xét một cụm văn bản c, trong đó trọng tâm C của cụm c được tính nhờ vào vector tổng D (
c d d D ) của các văn bản trong cụm c: | |c D C
Trong đó, |c| là số phần tử thuộc tập tài liệu c.
Trong kỹ thuật phân cụm, trọng tâm của các cụm được sử dụng để làm đại diện cho các cụm tài liệu.
Vấn đề tính toán độ tương tự giữa 2 cụm tài liệu: Giả sử ta có 2 cụm c1, c2, khi đó độ tương tự giữa 2 cụm tài liệu được tính bằng mức độ “gần nhau” giữa 2 vector trọng tâm C1, C2: Sim(c1,c2)= sim(C1,C2)
Ở đây, ta hiểu rằng c1 và c2 cũng có thể chỉ gồm một tài liệu vì khi đó có thể coi một cụm chỉ gồm 1 phần tử.
Trong thuật toán k-means, chất lượng phân cụm được đánh giá thông quan hàm tiêu chuẩn k i x Ci i m x E D 1 2 )
( , trong đó x là các vector biểu diễn tài liệu, mi là các trọng tâm của các cụm, k là số cụm, Ci là cụm thứ i.
- Độ phức tạp của thuật toán k-means là O((n.k.d).r).
Trong đó: n là số đối tượng dữ liệu, k là số cụm dữ liệu, d là số chiều, r là số vòng lặp.
Sau khi phân cụm xong tài liệu, trả về kết quả là các cụm dữ liệu và các trọng tâm tương ứng.
3.4.6. Kết quả thực nghiệm
+ Dữ liệu thực nghiệm là các trang Web lấy từ 2 nguồn chính sau: (adsbygoogle = window.adsbygoogle || []).push({});
- Các trang được lấy tự động từ các Website trên Internet, việc tìm kiếm được thực hiện bằng cách sử dụng Yahoo để tìm kiếm tự động, chương trình sẽ dựa vào URL để lấy toàn văn của tài liệu đó và lưu trữ lại phục vụ cho quá trình tìm kiếm sau này (dưa liệu gồm hơn 4000 bài về các chủ đề “data mining”, “web mining”, “Cluster algorithm”, “Sport”).
- Tìm kiếm có chọn lọc, phần này được tiến hành lấy thủ công, nguồn dữ liệu chủ yếu được lấy từ các Web site:
http://www.baobongda.com.vn/ http://bongda.com.vn/
http://vietnamnet.vn http://www.24h.com
Gồm hơn 250 bài báo chủ đề “bóng đá”.
- Việc xây dựng từ điển, sau khi thống kê tần số xuất hiện của các từ trong tập tài liệu, ta áp dụng định luật Zipf để loại bỏ những từ có tần số xuất hiện quá cao và loại bỏ những từ có tần số quá thấp, ta thu được bộ từ điển gồm 500 từ.
Số tài liệu Số cụm
Thời gian trung bình (giây) Tiền xử lý và biểu diễn văn bản Phân cụm tài liệu 50 10 0,206 0,957 50 15 0,206 1,156 100 10 0,353 2,518 100 15 0,353 3,709 150 10 0,515 4,553 150 15 0,515 5,834 250 10 0,824 9,756 250 15 0,824 13,375
Bảng 3.2. Bảng đo thời gian thực hiện thuật toán phân cụm
Ta thấy rằng thời gian thực hiện thuật toán phụ vào độ lớn dữ liệu và số cụm cần phân cụm. Ngoài ra, với thuật toán k-means còn phụ thuộc vào k trọng
tâm khởi tạo ban đầu. Nếu k trọng tâm được xác định tốt thì chất lượng và thời gian thực hiện được cải thiện rất nhiều.
Phần giao diện chương trình và một số đoạn mã code điển hình được trình bày ở phụ lục.
3.5. Tổng kết chương 3
Chương này tác giả đã trình bày một số hướng tiếp cận trong khai phá Web như khai phá dữ liệu toàn văn của tài liệu Web, khai phá cấu trúc Web, khai phá sử dụng Web và một số thuật toán đang được áp dụng trong khai phá Web.
Phần này cũng trình bày một số chức năng trong quy trình của hệ thống thực nghiệm như tìm kiếm và trích chọn dữ liệu trên Web, tiền xử lý dữ liệu, chuẩn hoá văn bản, xoá bỏ từ dừng, xây dựng từ điển, tách từ và biểu diễn văn bản, phân cụm tài liệu và đánh giá kết quả thực nghiệm.
KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN
Luận văn đã nêu lên được những nét cơ bản về khai phá dữ liệu, khám phá tri thức và những vấn đề liên quan, kỹ thuật phân cụm dữ liệu và đi sâu vào một số phương pháp phân cụm truyền thống, phổ biến như phân cụm phân hoạch, phân cụm phân cấp, phân cụm dựa trên mật độ, phân cụm dựa trên lưới, phân cụm dựa trên mô hình và theo hướng tiếp cận mờ.
Luận văn tập trung vào một hướng nghiên cứu và phát triển mới trong khai phá dữ liệu đó là khai phá Web, một hướng đang thu hút sự quan tâm của nhiều nhà khoa học. Phần này trình bày những vấn đề về các hướng tiếp trong khai phá Web như khai phá tài liệu Web, khai phá cấu trúc Web và khai phá theo hướng sử dụng Web. Một kỹ thuật trong khai phá Web đó là phân cụm dữ liệu Web. Tác giả cũng đã trình bày một hướng tiếp cận trong việc sử dụng các kỹ thuật phân cụm trong khai phá dữ liệu Web. Đề xuất và xây dựng một chương trình thực nghiệm phân cụm tài liệu Web áp dụng trong tìm kiếm dữ liệu với thuật toán k-means dựa trên mô hình vector biểu diễn văn bản TF-IDF.
Lĩnh vực khai phá Web là một vấn đề khá mới mẽ, rất quan trọng và khó, bên cạnh những kết quả nghiên cứu đã đạt được nó đã đặt ra những thách thức lớn đối với các nhà nghiên cứu. Khai phá Web là một lĩnh vực đầy triển vọng, phức tạp và còn là vấn đề mở. Hiện chưa có một thuật toán và mô hình biểu diễn