Thông tin về luận án tiến sĩ trước bảo vệ cấp Học viện của NCS. Nguyễn Thôn Dã

Tên luận án: Khai phá dữ liệu tuần tự để dự đoán hành vi truy cập Web

Chuyên ngành: Hệ thống thông tin

Mã số: 9.48.01.04

Họ và tên NCS: Nguyễn Thôn Dã

Người hướng dẫn khoa học: TS. Tân Hạnh và TS. Phạm Hoàng Duy

Cơ sở đào tạo: Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông

 NHỮNG KẾT QUẢ MỚI CỦA LUẬN ÁN

• Đóng góp thứ nhất: Đề xuất một giải pháp để thiết kế và xây dựng cơ sở dữ liệu tuần tự cho dự đoán truy cập Web. Luận án sử dụng 4 tập dữ liệu được thu thập từ các Website periwinklelecottages.com, palmviewsanibel.com, devqa.robotec.co.il và inees.org. Bài toán đặt ra là làm cách nào để tạo ra một cơ sở dữ liệu tuần tự từ tập hợp các tập tin Ý tưởng chính của giải pháp là: Trong tập dữ liệu Weblog tìm một mảng chứa các IP khác nhau và một mảng chứa các liên kết khác nhau. Với mỗi các IP khác nhau có một nhóm các liên kết được truy cập theo thứ tự thời gian. Những nhóm này sẽ là các chuỗi dữ liệu tuần tự của cơ sở dữ liệu tuần tự cần tạo. Hơn nữa, bằng cách phân tích các đặc trưng của dữ liệu Weblog, luận án trình bày làm cách nào để chuyển đổi dữ liệu Weblog thành cơ sở dữ liệu tuần tự bằng một giải thuật tính toán song song và không song song.
• Đóng góp thứ hai: Đề xuất một giải pháp để làm giảm thời gian dự đoán cho dự đoán truy cập Web. Luận án sử dụng năm cơ sở dữ liệu tuần tự để thực hiện. Các cơ sở dữ liệu sử dụng gồm hai cơ sở dữ liệu được tạo ra từ các tập dữ liệu Weblog (thu thập từ các Website (palmviewsanibel.com và inees.org) và ba cơ sở dữ liệu click-stream là KOSARAK, FIFA và Bài toán được đặt ra là làm cách nào để dự đoán một trang kế tiếp theo sao một chuỗi S cho trước trong một cơ sở dữ liệu tuần tự SDB cho trước với một thời gian dự đoán tốt. Để giải quyết vấn đề này, luận án đề xuất năm bước chính: (i) Nhập vào cơ sở SDB và chuỗi tuần tự S; (ii) Loại bỏ các chuỗi tuần tự trong SDB mà không chứa các phần tử của chuỗi tuần tự S. Với các chuỗi tuần tự mà chứa các phần tử thuộc S, loại bỏ các chuỗi tuần tự trong SDB mà chỉ chứa duy nhất các phần tử của chuỗi tuần tự S ở vị trí cuối cùng. Giải pháp này sẽ làm giảm kích cỡ của cơ sở dữ liệu tuần tự gốc. Dựa vào giải pháp này, thời gian dự đoán trên cơ sở dữ liệu tuần tự thu gọn nhanh hơn thời gian dự đoán của cơ sở dữ liệu gốc (chưa thu gọn). Đối với các tập dữ liệu được thu thập từ các tập tin Weblog, kết quả thử nghiệm trên tập dữ liệu palmviewsanibel.com cho thấy rằng thời gian dự đoán của mô hình đề xuất nhanh hơn 2.7 lần so với thời gian dự đoán của mô hình thông thường mà vẫn đảm bảo độ chính xác. Tương tự, kết quả thử nghiệm trên tập dữ liệu inees.org chỉ ra rằng thời gian dự đoán của mô hình đề xuất nhanh gần 2 lần so với thời gian dự đoán của mô hình thông thường. Với các tập dữ liệu click-stream, kết quả thử nghiệm trên FIFA, KOSARAK, MSNBC cho thấy rằng thời gian dự đoán của mô hình đề xuất nhanh lần lượt 3 lần, 30 lần, và 103 lần so với thời gian dự đoán của mô hình thông thường mà vẫn đảm bảo độ chính xác. Như vậy thực thi dự đoán trên các tập dữ liệu click- stream hiệu quả hơn nhiều so với thực thi dự đoán trên các tập dữ liệu thu thập từ các tập tin Weblog.

• Đóng góp thứ ba: Đề xuất một giải pháp để tăng độ chính xác cho dự đoán truy cập Luận án sử dụng 3 cơ sở dữ liệu tuần tự để thực hiện giải pháp này. Các cơ sở dữ liệu tuần tự được thu thập từ các tập dữ liệu click-stream: KOSARAK, FIFA và MSNBC. Dựa trên đặc tính của PageRank và giải thuật CPT+, bài toán được đặt ra là làm cách nào để dự đoán một trang kế tiếp theo sau một chuỗi tuần tự cho trước trong một cơ sở dữ liệu tuần tự cho trước với một giải pháp tốt về độ chính xác. Luận án đề xuất 5 bước quan trọng của giải quyết vấn đề này: (i) Nhập vào một cơ sở dữ liệu tuần tự, (ii) Chuyển đổi các liên kết thành các nút của một cơ sở dữ liệu đồ thị, (iii) Tính toán PageRank cho từng nút, (iv) Tính toán trung bình PageRank cho mỗi chuỗi dữ liệu tuần tự, (v) Loại bỏ các chuỗi tuần tự có trung bình Page thấp sao cho độ chính xác của cơ sở dữ liệu thu gọn vẫn cao hơn độ chính xác của cơ sở dữ liệu tuần tự gốc (chưa thu gọn). Kết quả thử nghiệm cho thấy rằng giải pháp đề xuất cho độ chính xác cao hơn độ chính xác của tiếp cận thông thường khi thực hiện trên các tập dữ liệu khác nhau. Cụ thể là, trên cơ sở dữ liệu tuần tự MSNBC, khi giảm kích cỡ của cơ sở dữ liệu gốc (loại bỏ các chuỗi tuần tự có trung bình PageRank thấp) đến 50%, độ chính xác đã tăng lên đến 25%; trên cơ sở dữ liệu FIFA, khi giảm kích cỡ của cơ sở dữ liệu tuần tự gốc đến 15%, độ chính xác tăng đến 0.013%; trên cơ sở dữ liệu KOSARAK, khi giảm kích cỡ cơ sở dữ liệu tuần tự đến 15% thì độ chính xác tăng lên đến 0.027%.
• Đóng góp thứ tư: Đề xuất một mô hình kết hợp giữa tăng độ chính xác và giảm thời gian dự đoán. Luận án sử dụng cơ sở dữ liệu tuần tự KOSARAK, là cơ sở dữ liệu lớn nhất được dùng trong luận án, đề làm dữ liệu đầu vào cho giải pháp này. Bằng phương pháp kiểm tra chéo K-Folder-Validation (với K = 10), cơ sở dữ liệu tuần tự KOSARAK đã được chia thành thành 10 phần ngẫu nhiên. Mỗi phần gồm 90% dữ liệu dùng cho huấn luyện và 10% còn lại dùng cho kiểm thử (dự đoán). Kết quả thử nghiệm chỉ ra rằng khi giảm kích cỡ cơ sở dữ liệu tuần tự gốc đến 34% (dùng giải pháp được trình bày trong phần Đóng góp thứ ba), độ chính xác trung bình của giải pháp đề xuất vẫn tốt hơn độ chính xác của tiếp cận thông thường. Tiếp theo, dùng 66% kích cỡ của sơ sở dữ liệu gốc (đã loại bỏ các dữ liệu thừa bằng giải thuật PageRank) để dự đoán bởi giải pháp được trình bày trong Đóng góp thứ hai, kết quả thực nghiệm chứng minh rằng độ chính xác trung bình đã tăng 0.0621% và thời gian dự đoán nhanh hơn xấp xỉ 80 lần so với tiếp cận thông thường.

CÁC ỨNG DỤNG, KHẢ NĂNG ỨNG DỤNG TRONG THỰC TIỄN HOẶC NHỮNG VẤN ĐỀ CÒN BỎ NGỎ CẦN TIẾP TỤC NGHIÊN CỨU

• Nghiên cứu sâu hơn về dự đoán chuỗi dữ liệu tuần tự để phát triển những giải thuật mới nhằm giải quyết tốt hơn các vấn đề liên quan đến dự đoán truy cập
• Các thử thách quan trọng về Big Data bao gồm thu thập dữ liệu, lưu trữ dữ liệu, phân tích dự liệu, tìm kiếm, chia sẻ, chuyển đổi, trực quan hóa dữ liệu …Do vậy, Big Data thường chứa dữ liệu có kích thước vượt quá sức chứa của phần mềm thông thường. Vì lý do này, dự đoán trên Big Data vẫn còn là một vấn đề mở và đưa ra những vấn đề lớn cần giải quyết. Trong tương lai, hướng phát triển của luận án là làm cách nào để giải quyết hiệu quả vấn đề dự đoán dữ liệu tuần tự trên Big Data về mặt thời gian và độ chính xác.

Xác nhận của người hướng dẫn khoa học 1                    

Tân Hạnh

Xác nhận của người hướng dẫn khoa học 2

Phạm Hoàng Duy

Nghiên cứu sinh

 Nguyễn Thôn Dã

Subject: Mining Sequence Data For Webpage Access Prediction

Code: 9.48.01.04

Ph.D. Candidate: Nguyen Thon Da

Supervisor 1: Tan Hanh, Ph.D

Supervisor 2: Nguyen Hoang Duy, Ph.D

Ph.D. Academic institute: Vietnam Posts and Telecommunications Institute of Technology.

THESIS CONTRIBUTIONS

• The first contribution: Propose a solution in order to design and build sequence databases for Webpage access prediction. Four datasets collecting from real-time Weblog files consist of periwinklelecottages.com, palmviewsanibel.com, devqa.robotec.co.il, inees.org. The problem desired to address is that how to create a sequence database from a collection of Weblog files. The main idea of the above approach is described as follows: In the Weblog dataset, find an array containing different user IPs and an array containing different visited links. With regard to every different User IP, there is a group of distinct visited links in time order. These groups are sequences in the desired sequence database. Furthermore, by analyzing the characteristics of Weblog data such as access time, access links, the thesis introduces how to transform Weblog data into sequence databases by means of a parallel algorithm and a non-parallel
• The 2nd contribution: Propose a solution in order to reduce the prediction time for Webpage access prediction. Five sequence databases are used to perform. They include two sequence databases created from Weblog datasets (collected com and inees.org) and three sequence databases collected from click-stream datasets like KOSARAK, FIFA and MSNBC. The problem desired to address is that how to predict a page next to a given sequence S in a given sequence database with a good time performance. To deal with this issue, the thesis proposes five major steps: (i) Input a sequence database SDB and a sequence S; (ii) Discard sequences in SDB that do not contain elements of the sequence S. With regard to sequences in SDB that contain elements of the sequence S, remove sequences in SDB that only contains elements of the sequence S at the last position of them. This solution will reduce the size of the original sequence database. Rely on this solution, the prediction time of new sequence database (reduced-size database) is faster than that of original sequence database (non-reduced-size database). With respect to datasets collect from Weblog files, experimental result on palmviewsanibel.com dataset shows that the prediction time of the proposed model is up to 2.7 times faster than that of typical model without accuracy. Similarly, on inees.org dataset shows that the prediction time of the proposed model is nearly 2 times faster than that of typical model without accuracy. With regard to click-stream datasets, experimental result on the FIFA dataset shows that the prediction time of the proposed model is up to 3 times faster than that of typical model without accuracy. In a similar way, on the KOSARAK dataset (up to 30 times), on the MSNBC dataset (up to 103 times). Therefore, making the prediction on click- stream datasets is much more effective than that on datasets collected from Weblog files.

• The 3rd contribution: Propose a solution in order to increase the accuracy for Webpage access prediction. The thesis uses three sequence databases to perform this solution. They are sequence databases collected from click-stream datasets: KOSARAK, FIFA and MSNBC. Based on PageRank’s properties and the CPT, the problem desired to address is that how to find a page next to a given sequence S in a given sequence database with a good solution in terms of accuracy. The thesis proposes 5 core steps to solve this problem include: (i) Input a sequence database, (ii) Convert links into nodes for a graph database, (iii) Calculate PageRank for each node, (iv) Calculate average of PageRank for each sequence, (v) Get rid of sequences that have low average of PageRank provided that the accuracy of reduced-size sequence database is still higher than that of original sequence database (has not reduced yet). Experimental results indicates that the proposed solution offers a generally higher accuracy than the common approach from the literature while also being more consistent across the various datasets. In particularly, on the MSNBC dataset, when reducing the size of the original sequence database (removed sequences that have the low average of PageRank) up to 50%, the accuracy increased up to 25%; on the FIFA dataset, when reducing the size of the original sequence database up to 15%, the accuracy increased up to 0.013%; and on the KOSARAK dataset, when reducing the size of the original sequence database up to 30%, the accuracy increased up to 0.027%.

• The 4th contribution: Propose a model that combines between increasing the accuracy and reducing the prediction time. The largest sequence database (KOSARAK) is used for performing this solution. By means of using cross check algorithm K-Folder-Validation (with K = 10), the KOSARAK dataset was separated into 10 random parts. Every part includes 90% data used for training and 10% remain data used for testing (predicting). Experimental results proved that when reducing the size of the original sequence database up to 34% (using the 3rd contribution), the average accuracy of proposed solution still remain better than that of common Next, using 66% the size of original sequence database (removed bad and redundant data by PageRank algorithm) to predict by means of the solution introduced in the 2nd contribution, the thesis indicates that the average accuracy increased up to 0.0621% and the average prediction time of proposed model is 80 times faster than that of common model.

APPLICATION AND FUTURE WORK

• Discover more deeply about sequence prediction to develop novel algorithms aiming to solve better issues related to Web page access
• Besides, significant challenges of Big Data include capturing data, data storage, data analysis, search, sharing, transfer, visualization and so on. Therefore, Big Data often includes data with sizes that exceed the capacity of common software. Because of this, sequence prediction on Big Data is still an open issue and give us many big problems to be solved. In the future, the improvement of the thesis is that how to address effectively sequence prediction issue on Big Data in terms of time execution and

Supervisor 1

Tan Hanh Ph.D 

Supervisor 2

 Pham Hoang Duy Ph.D

Candidate Ph.D

 Nguyen Thon D 

 Luận án tiến sĩ

Tóm tắt Luận án tiến sĩ

Trang Thông tin Luận án tiếng việt 

Trang Thông tin Luận án Tiếng Anh