Sự phát triển nhanh chóng của mạng Internet đã sinh ra một khối lượng khổng lồ các dữ liệu dạng siêu văn bản (dữ liệu Web). Các tài liệu siêu văn bản chứa đựng văn bản và thường nhúng các liên kết đến các tài liệu khác phân bố trên Web. Ngày nay, Web bao gồm hàng tỉ tài liệu của hàng triệu tác giả được tạo ra và được phân tán qua hàng triệu máy tính được kết nối qua đường dây điện thoại, cáp quang, sóng radio.
72 trang |
Chia sẻ: vietpd | Lượt xem: 1244 | Lượt tải: 3
Bạn đang xem trước 20 trang tài liệu Luận văn Nghiên cứu một số kỹ thuật lấy tin tự động trên internet, để xem tài liệu hoàn chỉnh bạn click vào nút DOWNLOAD ở trên
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
ĐẠI HỌC THÁI NGUYÊN
KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
------------------------
TRƯƠNG MẠNH HÀ
NGHIÊN CỨU MỘT SỐ KỸ THUẬT LẤY TIN
TỰ ĐỘNG TRÊN INTERNET
Chuyên ngành: Khoa học máy tính
Mã số: 60.48.01
LUẬN VĂN THẠC SĨ CÔNG NGHỆ THÔNG TIN
Người hướng dẫn khoa học: TS. Phạm Việt Bình
Thái Nguyên - Năm 2009
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan toàn bộ nội dung bản luận văn này là do tôi tự sưu tầm,
tra cứu và sắp xếp cho phù hợp với nội dung yêu cầu của đề tài.
Nội dung luận văn này chưa từng được công bố hay xuất bản dưới bất kỳ
hình thức nào và cũng không được sao chép từ bất kỳ một công trình nghiên
cứu nào.
Tất cả phần mã nguồn của chương trình đều do tôi tự thiết kế và xây
dựng, trong đó có sử dụng một số thư viện chuẩn và các thuật toán được các
tác giả xuất bản công khai và miễn phí trên mạng Internet.
Nếu sai tôi xin tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm.
Thái Nguyên, ngày 11 tháng 11 năm 2009
Người cam đoan
Trương Mạnh Hà
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
1
MỞ ĐẦU
Sự phát triển nhanh chóng của mạng Internet đã sinh ra một khối lượng
khổng lồ các dữ liệu dạng siêu văn bản (dữ liệu Web). Các tài liệu siêu văn
bản chứa đựng văn bản và thường nhúng các liên kết đến các tài liệu khác
phân bố trên Web. Ngày nay, Web bao gồm hàng tỉ tài liệu của hàng triệu tác
giả được tạo ra và được phân tán qua hàng triệu máy tính được kết nối qua
đường dây điện thoại, cáp quang, sóng radio... Web đang ngày càng được sử
dụng phổ biến trong nhiều lĩnh vực như báo chí, phát thanh, truyền hình, hệ
thống bưu điện, trường học, các tổ chức thương mại, chính phủ ... Chính vì
vậy lĩnh vực Web mining hay tìm kiếm tự động các thông tin phù hợp và có
giá trị trên Web là một chủ đề quan trọng trong Data Mining và là vấn đề
quan trọng của mỗi đơn vị, tổ chức có nhu cầu thu thập và tìm kiếm thông tin
trên Internet [2].
Các hệ thống tìm kiếm thông tin hay nói ngắn gọn là các máy tìm kiếm
Web thông thường trả lại một danh sách các tài liệu được phân hạng mà người
dùng sẽ phải tốn công chọn lọc trong một danh sách rất dài để có được những
tài liệu phù hợp. Ngoài ra các thông tin đó thường rất phong phú, đa dạng và
liên quan đến nhiều đối tượng khác nhau. Điều này tạo nên sự nhập nhằng gây
khó khăn cho người sự dụng trong việc lấy được các thông tin cần thiết.
Có nhiều hướng tiếp cận khác nhau để giải quyết vấn đề này, các hướng
này thường chú ý giảm sự nhập nhằng bằng các phương pháp lọc hay thêm
các tùy chọn để cắt bớt thông tin và hướng biểu diễn các thông tin trả về bởi
các máy tìm kiếm thành từng cụm để cho người dùng có thể dễ dàng tìm được
thông tin mà họ cần. Đã có nhiều thuật toán phân cụm tài liệu dựa trên phân
cụm ngoại tuyến toàn bộ tập tài liệu. Tuy nhiên việc tập hợp tài liệu của các
máy tìm kiếm là quá lớn và luôn thay đổi để có thể phân cụm ngoại tuyến. Do
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
2
đó, việc phân cụm phải được ứng dụng trên tập các tài liệu nhỏ hơn được trả
về từ các truy vấn và thay vì trả về một danh sách rất dài các thông tin gây
nhập nhằng cho người sử dụng cần có một phương pháp tổ chức lại các kết
quả tìm kiếm một cách hợp lý.
Do những vấn đề cấp thiết được đề cập ở trên nên em chọn đề tài:
"Nghiên cứu một số kỹ thuật lấy tin tự động trên internet"
Mục tiêu của đề tài: Nghiên cứu xây dựng giải pháp phát triển hệ thống
phần mềm thu thập, đánh giá và phân cụm thông tin tự động trên Internet
phục vụ cho việc nghiên cứu, học tập, giảng dạy.
Ngoài phần mở đầu, phần kết luận, mục lục, tài liệu tham khảo, phụ lục,
luận văn gồm 3 chương:
- Chương 1: Khái quát về khai phá dữ liệu và phân cụm tài liệu Web
Giới thiệu một số khái niệm cơ bản về khai phá dữ liệu, khai phá dữ liệu
web, các hướng tiếp cận, ứng dụng của khai phá dữ liệu, và nêu bài toàn phân
cụm tài liệu Web.
- Chương 2: Một số thuật toán phân cụm tài liệu
Nghiên cứu một số kỹ thuật phân cụm tài liệu liên quan, tư tưởng của
các thuật toán đã được nghiên cứu, nghiên cứu đề xuất phương pháp cải tiến.
- Chương 3: Ứng dụng trong lấy tin tự động
Ứng dụng xây dựng bài toán Thu thập dữ liệu về Kinh tế trên Internet.
Để hoàn thành được luận văn Cao học, em xin được gửi lời cảm ơn tới
các thầy trong Viện Công nghệ thông tin, các thầy trong Khoa Công nghệ
thông tin đã tận tình giảng dạy, cung cấp nguồn kiến thức quý giá trong suốt
quá trình học tập.
Đặc biệt em xin chân thành cảm ơn TS. Phạm Việt Bình, đã tận tình
hướng dẫn, góp ý, tạo điều kiện cho em hoàn thành luận văn này.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
3
Xin chân thành cảm ơn các thầy cô, anh chị em đang công tác tại phòng
VRLAB - Viện công nghệ thông tin - Viện khoa học và Công nghệ Việt Nam,
các thầy cô đang công tác tại Viện Công nghệ thông tin - Viện khoa học và
Công nghệ Việt Nam.
Cảm ơn đồng nghiệp Đỗ Văn Đại đã cung cấp những tài liệu, cùng những
kinh nghiệm quý báu đã được làm trong cuốn Đồ án tốt nghiệp đại học của
đồng nghiệp Đỗ Văn Đại giúp cho em trong quá trình nghiên cứu giảm bớt
được những khó khăn trong việc tiếp cận vấn đề và nghiên cứu tài liệu.
Xin được cảm ơn Ban lãnh đạo Khoa Công nghệ thông tin - Đại học Thái
Nguyên, lãnh đạo phòng Công nghệ thông tin - Thư viện, cùng toàn thể các
đồng nghiệp trong Khoa Công nghệ thông tin - Đại học Thái Nguyên đã giúp
đỡ em về thời gian, vật chất và tinh thần giúp em hoàn thành tốt nhiệm vụ học
tập, công tác.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
4
Chương 1: KHÁI QUÁT VỀ KHAI PHÁ DỮ LIỆU VÀ
PHÂN CỤM TÀI LIỆU WEB
1.1 Khai phá dữ liệu:
Trong thời đại ngày nay, với sự phát triển vượt bậc của công nghệ thông
tin, các hệ thống thông tin có thể lưu trữ một khối lượng lớn dữ liệu về hoạt
động hàng ngày. Từ khối dữ liệu này, các kỹ thuật trong Khai phá dữ liệu và
Máy học có thể dùng để trích xuất những thông tin hữu ích mà chúng ta chưa
biết. Các tri thức vừa học được có thể vận dụng để cải thiện hiệu quả hoạt
động của hệ thống thông tin ban đầu.
Giáo sư Tom Mitchell đã đưa ra định nghĩa của Khai phá dữ liệu như
sau: “Khai phá dữ liệu là việc sử dụng dữ liệu lịch sử để khám phá những qui
tắc và cải thiện những quyết định trong tương lai.” Với một cách tiếp cận ứng
dụng hơn, Tiến sĩ Fayyad đã phát biểu: “Khai phá dữ liệu, thường được xem
là việc khám phá tri thức trong các cơ sở dữ liệu, là một quá trình trích xuất
những thông tin ẩn, trước đây chưa biết và có khả năng hữu ích, dưới dạng
các qui luật, ràng buộc, qui tắc trong cơ sở dữ liệu”. Nói tóm lại, Khai phá dữ
liệu là một quá trình học tri thức mới từ những dữ liệu đã thu thập được [4].
Mô hình khai phá dữ liệu bao gồm năm giai đoạn chính:
- Tìm hiểu nghiệp vụ và dữ liệu
- Chuẩn bị dữ liệu
- Mô hình hoá dữ liệu
- Hậu xử lý và đánh giá mô hình
- Triển khai tri thức
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
5
Quá trình này có thể được lặp lại nhiều lần một hay nhiều giai đoạn dựa
trên phản hồi từ kết quả của các giai đoạn sau. Tham gia chính trong quá trình
Khai phá dữ liệu là các nhà tư vấn và phát triển chuyên nghiệp trong lĩnh vực
Khai phá dữ liệu.
Trong giai đoạn đầu tiên, tìm hiểu nghiệp vụ dữ liệu, nhà tư vấn nghiên
cứu kiến thức về lĩnh vực sẽ áp dụng, bao gồm các tri thức cấu trúc về hệ
thống và tri thức, các nguồn dữ liệu hiện hữu, ý nghĩa, vai trò và tầm quan
trọng của các thực thể dữ liệu. Việc nghiên cứu này được thực hiện qua việc
tiếp xúc giữa nhà từ vấn và người dùng. Khác với phương pháp giải quyết vấn
đề truyền thống khi bài toán được xác định chính xác ở bước đầu tiên, nhà tư
vấn tìm hiểu các yêu cầu sơ khởi của người dùng và đề nghị các bài toán tiềm
năng có thể giải quyết với nguồn dữ liệu hiện hữu. Tập các bài toán tiềm năng
được tinh chỉnh và làm hẹp lại trong các giai đoạn sau. Các nguồn và đặc tả
dữ liệu có liên quan đến tập các bài toán tiềm năng cũng được xác định [4].
Giai đoạn chuẩn bị dữ liệu sử dụng các kỹ thuật tiền xử lý để biến đổi và
cải thiện chất lượng dữ liệu để thích hợp với những yêu cầu của các giải thuật
học. Phần lớn các giải thuật khai phá dữ liệu hiện nay chỉ làm việc trên một
tập dữ liệu đơn và phẳng, do đó dữ liệu phải được trích xuất và biến đối từ các
dạng cơ sơ dữ liệu phân bố, quan hệ hay hướng đối tượng sang dạng cơ sở dữ
liệu quan hệ đơn giản với một bảng dữ liệu. Các giải thuật tiền xử lý tiêu biểu
bao gồm:
(a) Xử lý dữ liệu bị thiếu/mất: các dữ liệu bị thiếu sẽ được thay thế bởi
các giá trị thích hợp.
(b) Khử sự trùng lắp: các đối tượng dữ liệu trùng lắp sẽ bị loại bỏ đi. Kỹ
thuật này không được sử dụng cho các tác vụ có quan tâm đến phân bố dữ liệu.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
6
(c) Giảm nhiễu: nhiễu và các đối tượng tách rời (outlier) khỏi phân bố
chung sẽ bị loại đi khỏi dữ liệu.
(d) Chuẩn hóa: miền giá trị của dữ liệu sẽ được chuẩn hóa.
(e) Rời rạc hóa: các dữ liệu số sẽ được biến đổi ra các giá trị rời rạc.
(f) Rút trích và xây dựng đặc trưng mới từ các thuộc tính đã có.
(g) Giảm chiều: các thuộc tính chứa ít thông tin sẽ được loại bỏ bớt.
Các bài toán được giải quyết trong giai đoạn Mô hình hóa dữ liệu. Các
giải thuật học sử dụng các dữ liệu đã được tiền xử lý trong giai đoạn hai để
tìm kiếm các qui tắc ẩn và chưa biết. Công việc quan trọng nhất trong giai
đoạn này là lựa chọn kỹ thuật phù hợp để giải quyết các vấn đề đặt ra. Các bài
toán được phân loại vào một trong những nhóm bài toán chính trong Khai phá
dữ liệu dựa trên đặc tả của chúng [4].
Các mô hình kết quả của giai đoạn ba sẽ được hậu xử lý và đánh giá
trong giai đoạn (d). Dựa trên các đánh giá của người dùng sau khi kiểm tra
trên các tập thử, các mô hình sẽ được tinh chỉnh và kết hợp lại nếu cần. Chỉ
các mô hình đạt được mức yêu cầu cơ bản của người dùng mới đưa ra triển
khai trong thực tế. Trong giai đoạn này, các kết quả được biến đổi từ dạng học
thuật sang dạng phù hợp với nghiệp vụ và dễ hiểu hơn cho người dùng.
Trong giai đoạn cuối, Triển khai tri thức, các mô hình được đưa vào
những hệ thống thông tin thực tế dưới dạng các module hỗ trợ việc đưa ra
quyết định.
Mối quan hệ chặt chẽ giữa các giai đoạn trong quá trình Khai phá dữ liệu
là rất quan trọng cho việc nghiên cứu trong Khai phá dữ liệu [3]. Một giải
thuật trong Khai phá dữ liệu không thể được phát triển độc lập, không quan
tâm đến bối cảnh áp dụng mà thường được xây dựng để giải quyết một mục
tiêu cụ thể. Do đó, sự hiểu biết bối cảnh vận dụng là rất cần thiết. Thêm vào
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
7
đó, các kỹ thuật được sử dụng trong các giai đoạn trước có thể ảnh hưởng đến
hiệu quả của các giải thuật sử dụng trong các giai đoạn tiếp theo.
1.1.1 Các dạng dữ liệu
1.1.1.1 Full text
Dữ liệu dạng Full text là một dạng dữ liệu phi cấu trúc với thông tin chỉ
gồm các tài liệu dạng text. Mỗi tài liệu chứa thông tin về một vấn đề nào đó
thể hiện qua nội dung của tất cả các từ cấu thành tài liệu đó. Ý nghĩa của mỗi
từ trong tài liệu không cố định mà tùy thuộc vào từng ngữ cảnh khác nhau sẽ
mang ý nghĩa khác nhau. Các từ trong tài liệu được liên kết với nhau theo một
ngôn ngữ nào đó.
Trong các dữ liệu hiện nay thì văn bản là một trong những dữ liệu phổ
biến nhất, nó có mặt khắp mọi nơi và chúng ta thường xuyên bắt gặp do đó
các bài toán về xử lý văn bản đã được đặt ra khá lâu và hiện nay vẫn là một
trong những vấn đề trong khai phá dữ liệu Text, trong đó có những bài toán
đáng chú ý như tìm kiếm văn bản, phân loại văn bản, phân cụm văn bản hoặc
dẫn đường văn bản.
Cơ sở dữ liệu Full text là một dạng cơ sở dữ liệu phi cấu trúc mà dữ liệu
bao gồm các tài liệu và thuộc tính của tài liệu. Cơ sở dữ liệu Full_Text thường
được tổ chức như một tổ hợp của hai thành phần: Một cơ sở dữ liệu có cấu
trúc thông thường (chứa đặc điểm của các tài liệu) và các tài liệu.
1.1.1.2 Hypertext
Theo từ điển của Đại Học Oxford (Oxford English Dictionary Additions
Series) thì Hypertext được định nghĩa như sau: Đó là loại Text không phải
đọc theo dạng liên tục đơn, nó có thể được đọc theo các thứ tự khác nhau, đặc
biệt là Text và ảnh đồ họa (Graphic) là các dạng có mối liên kết với nhau theo
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
8
cách mà người đọc có thể không cần đọc một cách liên tục. Ví dụ khi đọc một
cuốn sách người đọc không phải đọc lần lượt từng trang từ đầu đến cuối mà
có thể nhảy cóc đến các đoạn sau để tham khảo về các vấn đề họ quan tâm.
Như vậy văn bản Hypertext bao gồm dạng chữ viết không liên tục,
chúng được phân nhánh và cho phép người đọc có thể chọn cách đọc theo ý
muốn của mình. Hiểu theo nghĩa thông thường thì Hypertext là một tập các
trang chữ viết được kết nối với nhau bởi các liên kết và cho phép người đọc
có thể đọc theo các cách khác nhau. Như ta đã làm quen nhiều với các trang
định dạng HTML, trong các trang có những liên kết trỏ tới từng phần khác
nhau của trang đó hoặc trỏ tới trang khác và người đọc sẽ đọc văn bản dựa
vào những liên kết đó.
Bên cạnh đó, Hypertext cũng là một dạng văn bản Text đặc biệt nên
cũng có thể bao gồm các chữ viết liên tục (là dạng phổ biến nhất của chữ
viết). Do không bị hạn chế bởi tính liên tục trong Hypertext, chúng ta có thể
tạo ra các dạng trình bày mới, do đó tài liệu sẽ phản ánh tốt hơn nội dung
muốn diễn đạt. Hơn nữa người đọc có thể chọn cho mình một cách đọc phù
hợp chẳng hạn như đi sâu vào một vấn đề mà họ quan tâm. Sáng kiến tạo ra
một tập các văn bản cùng với các con trỏ tới các văn bản khác để liên kết một
tập các văn bản có mối quan hệ với nhau là một cách thực sự hay và hữu ích
để tổ chức thông tin. Với người viết, cách này cho phép họ có thể thoải mái
loại bỏ những băn khoăn về thứ tự trình bày mà có thể tổ chức vấn đề thành
những phần nhỏ rồi sử dụng kết nối để chỉ ra mối liên hệ giữa các phần nhỏ
đó với nhau.
Với người đọc, cách này cho phép họ có thể đi tắt trên mạng thông tin và
quyết định phần thông tin nào có liên quan đến vấn đề mà họ quan tâm để tiếp
tục tìm hiểu. So sánh với cách đọc tuyến tính tức là đọc lần lượt thì Hypertext
đã cung cấp cho chúng ta một giao diện để có thể tiếp xúc với nội dung thông
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
9
tin hiệu quả hơn rất nhiều. Theo khía cạnh của các thuật toán học máy thì
Hypertext đã cung cấp cho chúng ta cơ hội nhìn ra ngoài phạm vi một tài liệu
để đánh giá nó, nghĩa là có tính cả đến các tài liệu có liên kết với nó. Tất
nhiên không phải tất cả các tài liệu có liên kết đến nó đều có ích cho việc
đánh giá, đặc biệt là khi các siêu liên kết có thể chỉ đến nhiều loại các tài liệu
khác nhau.
Có hai khái niệm về Hypertext cần quan tâm:
Hypertext Document (Tài liệu siêu văn bản): Là một tài liệu văn bản đơn
trong hệ thống siêu văn bản. Nếu tưởng tượng hệ thống siêu văn bản là một
đồ thị thì các tài liệu tương ứng các nút.
Hypertext Link (Liên kết siêu văn bản): Là một tham chiếu để nối một
tài liệu Hypertext này với một tài liệu Hypertext khác. Các siêu liên kết đóng
vai trò quan trọng như những đường nối trong đô thị nói trên.
Hypertext là loại dữ liệu phổ biến hiện nay và cũng là loại dữ liệu có nhu
cầu tìm kiếm rất lớn. Nó là dữ liệu phổ biến trên mạng thông tin Internet cơ
sở dữ liệu Hypertext với văn bản dạng “ mửa cấu trúc” do xuất hiện thêm các
“thẻ ”: Thẻ cấu trúc (tiêu đề, mở đầu, nội dung), thẻ nhấn trình bày chữ (đậm,
nghiêng,..). Nhờ các thẻ này mà chúng ta có thêm một tiêu chuẩn (so với tài
liệu Full text) để có thể tìm kiếm và phân loại chúng. Dựa vào các thẻ đã quy
định trước chúng ta có thể phân thành các độ ưu tiên khác nhau cho các từ
khóa nếu chúng xuất hiện ở những vị trí khác nhau. Ví dụ khi tìm kiếm các tài
liệu có nội dung liên quan đến “people ” thì chúng ta đưa từ khóa tìm kiếm là
“people ” và các tài liệu có từ khóa “people ” đứng ở tiêu đề thì sẽ gần với
yêu cầu tìm kiếm hơn.
1.1.2 Các bài toán thông dụng trong Khai phá dữ liệu
Trong Khai phá dữ liệu, các bài toán có thể phân thành bốn loại chính.
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
10
Bài toán thông dụng nhất trong Khai phá dữ liệu là Phân lớp
(Classification). Với một tập các dữ liệu huấn luyện cho trước và sự huấn luyện
của con người, các giải thuật phân loại sẽ học ra bộ phân loại (classifier) dùng
để phân các dữ liệu mới vào một trong những lớp (còn gọi là loại) đã được xác
định trước. Nhận dạng cũng là một bài toán thuộc kiểu phân loại.
Với mô hình học tương tự như bài toán Phân loại, lớp bài toán Dự đoán
(Prediction) sẽ học ra các bộ dự đoán. Khi có dữ liệu mới đến, bộ dự đoán sẽ
dựa trên thông tin đang có để đưa ra một giá trị số học cho hàm cần dự đoán.
Bài toán tiêu biểu trong nhóm này là dự đoán giá sản phẩm để lập kế hoạch
trong kinh doanh.
Các giải thuật Tìm luật liên kết (Association Rule) tìm kiếm các mối liên
kết giữa các phần tử dữ liệu, ví dụ như nhóm các món hàng thường được mua
kèm với nhau trong siêu thị.
Các kỹ thuật Phân cụm (Clustering) sẽ nhóm các đối tượng dữ liệu có tính
chất giống nhau vào cùng một nhóm. Có nhiều cách tiếp cận với những mục tiêu
khác nhau trong phân loại. Các kỹ thuật trong bài toán này thường được vận
dụng trong vấn đề phân hoạch dữ liệu tiếp thị hay khảo sát sơ bộ các dữ liệu.
1.1.3 Các môi trường khai phá dữ liệu
Do các đặc tính được nêu ra trong phần 2, các công cụ Khai phá dữ liệu
thường được xây dựng theo dạng môi trường phát triển, dễ thử nghiệm và
thay đổi các tác vụ Khai phá dữ liệu. Hình 1.1 giới thiệu giao diện trực quan
của một quá trình Khai phá dữ liệu trong môi trường Clementine [4].
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
11
Hình 1.1: Giao diện trực quan của môi trường khai phá dữ liệu Clementine
Trong các môi trường này, một quá trình Khai phá dữ liệu được mô tả
như một dòng các tác vụ nối tiếp, bắt đầu bằng việc lấy dữ liệu thực từ nguồn
dữ liệu lịch sử, thao tác biến đổi dữ liệu sang dạng thích hợp, học và sinh ra
mô hình mới. Mô hình này sau đó được thử nghiệm trên dữ liệu thực để đưa
ra các đánh giá. Nếu mô hình được đánh giá chưa thỏa mãn các yêu cầu đề ra,
các tác vụ trong quá trình được tinh chỉnh rồi thực hiện lại. Qui trình này
được lặp lại cho đến khi nào mô hình sinh ra được đánh giá có hiệu quả tốt.
Mô hình sinh ra cuối cùng sẽ được triển khai sử dụng trong thực tế. Các môi
trường như vậy rất phù hợp cho quá trình Khai phá dữ liệu vì tính chất thử
nghiệm và cần thay đổi nhiều của nó.
Việc sử dụng các môi trường thử nghiệm đã thúc đẩy nhanh việc áp
dụng Khai phá dữ liệu. Thay vì phải bỏ nhiều công sức và thời gian vào việc
xây dựng các chương trình hoàn chỉnh và hiện thực các giải thuật, khi dữ liệu
Số hóa bởi Trung tâm Học liệu – Đại học Thái Nguyên
12
sẵn sàng cho việc sử dụng, người vận dụng Khai phá dữ liệu chỉ cần phải tìm
hiểu các kiến thức cần thiết, khảo sát tính chất dữ liệu, vận dụng các kỹ thuật
đã được hiện thực sẵn trên dữ liệu, đánh giá các kết quả tạm thời và vận dụng
kết quả cuối cùng. Với phương thức hiện đại như vậy, việc áp dụng Khai phá
dữ liệu trở nên rất dễ dàng và tiện lợi.
Weka là môi trường thử nghiệm Khai phá dữ liệu do các nhà khoa học
thuộc trường Đại học Waitako, NZ, khởi xướng và được sự đóng góp của rất
nhiều nhà nghiên cứu trên thế giới. Weka là phần mềm mã nguồn mở, cung
cấp công cụ trực quan và sinh động cho sinh viên và người ngoài ngành Công
nghệ thông tin tìm hiểu về Khai phá dữ liệu. Weka còn cho phép các giải
thuật học mới phát triển có thể tích hợp vào môi trường của nó.
1.1.4 Các ứng dụng của khai phá dữ liệu
Khai phá dữ liệu được vận dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau nhằm
khai thác nguồn dữ liệu phong phú được lưu trữ trong các hệ thống thông tin
Tùy theo bản chất