Thuật toán dựa trên mô hình quan hệ xác suất PopAl- 123docz.net

4.2.2.1. Thiết lập các thuộc tính xác suất

Giữa Khoahoc và Bomon, chúng tôi thêm vào một thuộc tính quan hệ xác suất XSPT thể hiện xác suất một Khoahoc thuộc vào một bộ môn nào đó. Ví dụ, khóa học Nhập môn Công nghệ phần mềm có 80% kiến thức thuộc chuyên ngành CNPM và

20% kiến thức thuộc vào chuyên ngành Các hệ thống thông tin, xác suất thiết đặt cho môn học này tương ứng với các bộ môn CNPM và CHTTT là 0.8 và 0.2.

4.2.2.2. Xác định độ tƣơng tự giữa các khóa học

Độ tương tự giữa hai khóa học i và j được xác định bằng công thức sau: Si,j = 1 – (|P(i)-P(j)|)

4.2.2.3. Thuật toán tính toán dự đoán và lấy top – N tƣ vấn

Thuật toán sinh dự đoán và tư vấn cho sinh viên A

If (A là sinh viên mới) then Không thể sinh tư vấn Else

Lấy ra danh sách các khóa học A đã tham gia K(A)

Tính toán độ tương tự của các khóa học còn lại với từng khóa học kK(A)

Chọn N khóa học có độ tương tự cao nhất để tư vấn End if

4.3. Cài đặt thuâ ̣t toán

4.3.1. Thuật toán lọc cộng tác đơn giản CFAlgorithm

Mô ̣t trong nhữn bước đầu tiên để thực hiê ̣n mô ̣t thuâ ̣t toán trong E- Recommender là tạo ra một lớp mới để thực thi giao diện thuật toán CFAlgorithm . Giao diê ̣n này c ó 3 phương thức mà E-Recommender sử du ̣ng để đoán đánh giá hoă ̣c lấy các tư vấn. Những phương thức này là:

public interface CFAlgorithm {

public ItemPrediction predictRating(int SinhvienID, int MonhocID) throws CFNotImplementedException;

public ItemPrediction[] getRecommendations(int activeSinhvien, int n) throws SQLException, CFNotImplementedException;

public ItemPrediction[] getRecommendationsByType(int activeSinhvien,

int n,int Bomon) throws SQLException, CFNotImplementedException;

public void updateUser(int SinhvienID) throws CFNotImplementedException;

public long getAveragePredictionTime() throws CFNotImplementedException; public String toString();

}

Nếu thuâ ̣t toán không được thực hiê ̣n mô ̣t trong các phương thức trên trong giao diê ̣n , phương thức đó được trả về a CFNotImplementedException. Thuật đoán được thực hiê ̣n trong gói org.recommender.algorithms.

4.3.1.1. Dƣ̣ đoán mô ̣t Đánh giá

ItemPrediction predictRating(int SinhvienID, int MonhocID)

throws CFNotImplementedException;

Phương thức này trả về mô ̣t đối tượng chứa giá tri ̣ mà thuâ ̣t toán đoán trước mô ̣t sinh viên sẽ đánh giá mô ̣t khóa học. Sinh viên được xác đi ̣nh bằng SinhvienID , và khóa ho ̣c được xác đi ̣nh bằng MonhocID . Đó là những trường nhâ ̣n biết duy nhất cho sinh viên và khóa học trong hê ̣ tư vấn E-Recommender

Dữ liê ̣u đang thực hiê ̣n sẽ được giới ha ̣n bới giá tri ̣ đánh giá lớn nhất và nhỏ nhất (đươ ̣c xác đi ̣nh qua đối tượng RatingData ), và giá trị được đoán phải nằm trong khoảng này

Đánh giá được đoán trước được trả về theo SinhvienID và MonhocID trong mô ̣t đối tươ ̣ng ItemPrediction.

4.3.1.2. Lấy Top-N tƣ vấn

ItemPrediction[] getRecommendations(int activeSinhvien, int n)

Phương thức này trả về mô ̣t mảng các đối tượng ItemPrediction. Mảng sẽ đươ ̣c lưu trữ bằng cách xếp loa ̣i của khóa học. Nếu thuâ ̣t tón không đưa ra N tư vấn thì nó trả về một mạng có giá trị nhỏ hơn . Nếu thuâ ̣t toán có thể dự đoán đánh giá , mỗi đối tươ ̣ng ItemPrediction trong mảng sẽ có đáng giá đã được dự đoán cho viê ̣c tư vấn.

4.3.1.3. Lấy Top-N tƣ vấn theo Bộ môn

ItemPrediction[] getRecommendationsByType(int activeSinhvien, int n, int Bomon)

throws SQLException, CFNotImplementedException;

Phương thức này giống như phương thức getRecommendations(), Ngoại trừ nó sẽ có một b iến Integer go ̣i là BomonID. Trong Hệ tư vấn này , các khóa học được nhóm vào theo từng bộ môn . Giá trị trả về của phương thức này giống như của

getRecommendations()nhưng tất cả tư vấn phải là cùng Bô ̣ môn đã được đưa ra.

4.3.1.4. Cập nhâ ̣t sinh viên

void updateUser(int SinhvienID)

Hê ̣ tư vấn go ̣i phương thức này khi mô ̣t sinh viên được chỉnh sửa bằng cách thêm, xóa và chỉnh sửa một đánh giá.

4.3.1.5. Thờ i gian dƣ̣ đoán trung bình

long getAveragePredictionTime()

Phương thức này rất có ích để kiểm thử , nó trả về kết quả thời gian trung bình khi mô ̣t có mô ̣t dự đoán được ta ̣o ra . Điều này dễ dàng được thực hiê ̣n theo đoa ̣n code dưới đây:

public class YourAlgorithm implements CFAlgorithm {

private long NumPredictions = 0; private long Time = 0;

public ItemPrediction predictRating(int activeSinhvien, int Monhoc) throws CFNotImplementedException {

long startTime = System.currentTimeMillis(); ...

long stopTime = System.currentTimeMillis(); NumPredictions++;

Time += (stopTime - startTime); return predictedRating;

}

public long getAveragePredictionTime() throws CFNotImplementedException { return (Time / NumPredictions);

}

4.3.2. Thuật toán PopAlgorithm

# Comment

<name of option>=string

Cài đặt:

CFServer.alg.name=org.recommender.algorithms. PopAlgorithm

public class PopAlgorithm implements CFAlgorithm {

private RatingsData ratingsData; private long Time = 0;

private long NumPredictions = 0; public PopAlgorithm(RatingsData mgr)

public void updateUser(int SinhvienID) throws CFNotImplementedException public long getAveragePredictionTime() throws CFNotImplementedException public String toString()

public ItemPrediction[] getRecommendationsByType(int activeSinhvien,

int n,

int Bomon) throws CFNotImplementedException, SQLException

public ItemPrediction[] getRecommendations(int activeSinhvien, int n) throws SQLException, CFNotImplementedException

public ItemPrediction predictRating (int activeSinhvien, int Monhoc) throws CFNotImplementedException

}

4.4. Cấu trúc của hệ thống

Hê ̣ tư vấn được thực hiê ̣n trên hê ̣ điều hành Window XP, yêu cầu hê ̣ thống:

 JDK 1.4.1 hoặc cao hơn

 Cơ sở dữ liê ̣u MySQL  Công cu ̣ phát triên là Ant

4.4.1. Mô hình thực thể liên kết trong E-Recommender

1 M M M Sinhvien SVID SVTen MucdoTM Khoahoc KHID KHTen Dokho Bomon BMID BMTen

Hình 4.1: Mô hình thực thể liên kết trong E-recommender

4.4.2. Cấu trúc cơ sở dữ liệu E-Recommender

Việc chuẩn hóa mô hình thực thể quan hệ cho các bảng sau: 1. Bảng khoahoc_table

Tên trƣờ ng Kiểu Ghi chú

KHID auto_increment Khóa chính

KHTen Varchar Tên khóa học

Dokho Varchar Cao, trung bình, thấp

2. Bảng sinhvien_table