Nghiên cứu một số phương pháp phân cụm nửa giám sát ứng dụng cho bài toán phân cụm dữ liệu web server logs​

NGUYỄN ĐỨC NGỌCNGHIÊN CỨU MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP PHÂN CỤM NỬA GIÁM SÁT ỨNG DỤNG CHO BÀI TOÁN PHÂN CỤM DỮ LIỆU WEB SERVER LOGS LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH THÁI NGUYÊN, 2018... NGUYỄ

NGUYỄN ĐỨC NGỌC

NGHIÊN CỨU MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP PHÂN CỤM NỬA GIÁM SÁT ỨNG DỤNG CHO BÀI TOÁN

PHÂN CỤM DỮ LIỆU WEB SERVER LOGS

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH

THÁI NGUYÊN, 2018

NGUYỄN ĐỨC NGỌC

NGHIÊN CỨU MỘT SỐ PHƯƠNG PHÁP

PHÂN CỤM NỬA GIÁM SÁT ỨNG DỤNG CHO BÀI TOÁN PHÂN CỤM DỮ LIỆU WEB SERVER LOGS

Chuyên ngành: Khoa học máy tính

Mã số: 8480101

LUẬN VĂN THẠC SĨ KHOA HỌC MÁY TÍNH

Người hướng dẫn khoa học: TS Vũ Việt Vũ

THÁI NGUYÊN, 2018

LỜI CẢM ƠN

Lời đầu tiên, tôi xin được gửi lời cảm ơn sâu sắc tới TS Vũ Việt Vũ, người đã trực tiếp hướng dẫn tôi thực hiện luận văn Thầy đã tận tình hướng dẫn, cung cấp tài liệu và định hướng cho tôi trong suốt quá trình nghiên cứu

và thực hiện luận văn

Tôi xin chân thành cảm ơn các thầy cô đã giảng dạy và quản lý đào tạo

đã tạo điều kiện cho tôi có một môi trường học tập, nghiên cứu tốt trong suốt

2 năm theo học

Cuối cùng tôi xin được gửi lời cảm ơn tới gia đình, bạn bè và đồng nghiệp đã giúp đỡ và động viên tôi trong suốt quá trình học tập và hoàn thiện luận văn

Xin chân thành cảm ơn!

MỤC LỤC

MỞ ĐẦU 1

Chương 1 TỔNG QUAN 3

1.1 Khái niệm về học máy và bài toán phân cụm dữ liệu 3

1.2 Nội dung nghiên cứu của luận văn 6

1.3 Một số phương pháp phân cụm dữ liệu cơ bản 9

1.3.1 Phương pháp phân cụm K-Means 11

1.3.2 Phương pháp phân cụm DBSCAN 12

1.3.3 Phương pháp phân cụm dựa trên đồ thị (GC) 15

1.3.4 Ứng dụng của phân cụm dữ liệu 17

1.4 Kết luận 19

Chương 2 MỘT SỐ THUẬT TOÁN PHÂN CỤM NỬA GIÁM SÁT CƠ BẢN 20

2.1 Tổng quan về phân cụm nửa giám sát 20

2.2 Thuật toán phân cụm nửa giám sát dựa trên K-Means 22

2.2.1 Thuật toán COP-KMeans 22

2.2.2 Thuật toán Seed K-Means 24

2.3 Thuật toán phân cụm nửa giám sát dựa trên mật độ: SSDBSCAN 27

2.4 Thuật toán phân cụm nửa giám sát dựa trên đồ thị (SSGC) 33

2.5 Kết luận 37

Chương 3 KẾT QUẢ THỰC NGHIỆM 38

3.1 Giới thiệu về dữ liệu web server logs 38

3.1.1 Tiền xử lý dữ liệu 38

3.1.2 Phương pháp đánh giá chất lượng phân cụm 42

3.1.3 Thuật toán phân cụm 43

3.2 Kết quả phân cụm trên tập web server logs 43

3.3 Kết luận 47

KẾT LUẬN 48

 Những kết quả đã đạt được 48

 Hướng phát triển tiếp theo của đề tài 48

TÀI LIỆU THAM KHẢO 49

DANH MỤC CÁC BẢNG BIỂU

Bảng 1.1 Ví dụ về dữ liệu sau khi chuyển đổi thành vector 9 Bảng 3.1 Ví dụ về dữ liệu sau khi chuyển đổi về dạng vector 411

DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ

Hình 1.1 Các hướng nghiên cứu của Trí tuệ nhân tạo 3

Hình 1.2 Các lĩnh vực liên quan với học máy 5

Hình 1.3 Các bài toán khai phá dữ liệu trên web (web mining) 7

Hình 1.4 Ví dụ về dữ liệu log server webs 8

Hình 1.5 Ví dụ về phân cụm dữ liệu 10

Hình 1.6 Minh họa thuật toán K-Means 10

Hình 1.7 Thuật toán K-Means 11

Hình 1.8 Thuật toán DBSCAN 13

Hình 1.9 Thuật toán DBSCAN: thủ tục Expandcluster 14

Hình 1.10 Ví dụ về phân cụm sử dụng thuật toán DBSCAN 15

Hình 1.11 Ví dụ về phân cụm sử dụng đồ thị 16

Hình 2.1.Dữ liệu đầu vào cho 3 loại thuật toán học 20

Hình 2.2 Minh họa thuật toán COP-Kmeans 23

Hình 2.3 Kết quả so sánh của thuật toán COP-KMeans cho tập dữ liệu tic-tac-toe 23 Hình 2.4 Kết quả so sánh của thuật toán COP-KMeans cho tập dữ liệu Soybean 24

Hình 2.5 Thuật toán Seed K-Means 25

Hình 2.6 Kết quả phân cụm cho tập dữ liệu Newgroups 26

Hình 2.7 Kết quả phân cụm cho tập Yahoo 27

Hình 2.8 Dữ liệu với 3 cluster A, B, và C Tuy nhiên không có giá trị phù hợp MinPts và  để DBSCAN có thể phát hiện ra đúng cả ba cluster trên 28

Hình 2.9 Kết quả phân cụm của thuật toán SSDBSCAN trên tập dữ liệu từ UCI 32 Hình 2.10 So sánh tốc độ thực hiện giữa thuật toán SSGC và thuật toán SSDBSCAN 36

Hình 2.11 Kết quả của thuật toán SSGC khi so sánh với các thuật toán cùng loại 37

Hình 3.1 Ví dụ về một số dòng dữ liệu log server web 38

Hình 3.2 Địa chỉ IP truy cập của người dùng 39

Hình 3.3 Ký hiệu chỉ mục trên website 40

Hình 3.4 Danh sách các seed sử dụng phân cụm 43

MỞ ĐẦU

Trong vài thập niên gần đây, cùng với sự thay đổi và phát triển không ngừng của ngành công nghệ thông tin nói chung và trong các ngành công nghệ phần cứng, phần mềm, truyền thông và hệ thống các dữ liệu phục vụ trong các lĩnh vực kinh tế - xã hội nói riêng Việc thu thập thông tin cũng như nhu cầu lưu trữ thông tin càng ngày càng lớn Bên cạnh đó việc tin học hoá một cách ồ ạt và nhanh chóng các hoạt động sản xuất, kinh doanh cũng như nhiều lĩnh vực hoạt động khác đã tạo ra cho chúng ta một lượng dữ liệu lưu trữ khổng lồ Hàng triệu Cơ sở dữ liệu đã được sử dụng trong các hoạt động sản xuất, kinh doanh, quản lý , trong đó có nhiều Cơ sở dữ liệu cực lớn cỡ Gigabyte, thậm chí là Terabyte Sự bùng nổ này đã dẫn tới một yêu cầu cấp thiết là cần có những kĩ thuật và công cụ mới để tự động chuyển đổi lượng dữ liệu khổng lồ kia thành các tri thức có ích Từ đó, các kĩ thuật Khai phá dữ liệu đã trở thành một lĩnh vực thời sự của nền Công nghệ thông tin thế giới hiện nay Một vấn đề được đặt ra là phải làm sao trích chọn được những thông tin có ý nghĩa từ tập dữ liệu lớn để từ đó có thể giải quyết được các yêu cầu của thực tế như trợ giúp ra quyết định, dự đoán,… và Khai phá dữ liệu (Data mining) đã ra đời nhằm giải quyết các yêu cầu đó

Khai phá dữ liệu được định nghĩa là: Quá trình trích xuất các thông tin

có giá trị tiềm ẩn bên trong lượng lớn dữ liệu được lưu trữ trong các Cơ sở dữ liệu, kho dữ liệu… Hiện nay, ngoài thuật ngữ khai phá dữ liệu, người ta còn dùng một số thuật ngữ khác có ý nghĩa tương tự như: Khai phá tri thức từ Cơ

sở dữ liệu (knowlegde mining from databases), trích lọc dữ liệu (knowlegde extraction), phân tích dữ liệu/mẫu (data/pattern analysis), khảo cổ dữ liệu (data archaeology), nạo vét dữ liệu (data dredging) Nhiều người coi khai phá

dữ liệu và một thuật ngữ thông dụng khác là khám phá tri thức trong Cơ sở dữ

liệu(Knowlegde Discovery in Databases – KDD) là như nhau Tuy nhiên trên thực tế, khai phá dữ liệu chỉ là một bước thiết yếu trong quá trình Khám phá tri thức trong Cơ sở dữ liệu Ngay từ những ngày đầu khi xuất hiện, Data mining đã trở thành một trong những xu hướng nghiên cứu phổ biến trong lĩnh vực học máy tính và công nghệ tri thức Nhiều thành tựu nghiên cứu của Data mining đã được áp dụng trong thực tế Data mining có nhiều hướng quan trọng và một trong các hướng đó là phân cụm dữ liệu (Data Clustering ) Phân cụm dữ liệu là quá trình tìm kiếm để phân ra các cụm dữ liệu, các mẫu dữ liệu

từ tập Cơ sở dữ liệu lớn Phân cụm dữ liệu là một phương pháp học không giám sát

Trong những năm trở lại đây, do phương pháp phân cụm dữ liệu không giám sát còn một số hạn chế vì vậy dựa trên học không giám sát và học có giám sát đã ra đời một phương pháp phân cụm dữ liệu mới đó là phương pháp phân cụm dữ liệu nửa giám sát Phương pháp phân cụm nửa giám sát không phải là một phương pháp phân cụm hoàn thiện nhưng nó đã phần nào khắc phục được những hạn chế và phát huy ưu điểm của phương pháp phân cụm không giám sát

Chương 1 TỔNG QUAN 1.1 Khái niệm về học máy và bài toán phân cụm dữ liệu

Học máy (Machine Learning) là một nhánh nghiên cứu của Trí tuệ nhân tạo nhằm xây dựng các thuật toán thực hiện trên hệ thống máy tính có thể học được qua các dữ liệu mẫu thống kê có sẵn Trí tuệ nhân tạo (artificial intelligence) gồm rất nhiều lĩnh vực nghiên cứu [1] Hình 1.1 minh họa các hướng nghiên cứu trong lĩnh vực trí tuệ nhân tạo Chúng ta có thể kể đến học máy, học sâu, nhận dạng đối tượng, các hệ thống tự động, xử lý ngôn ngữ tự nhiên, trợ lý ảo,… Trí tuệ nhân tạo là một trong ba trụ cột của cuộc cách mạng công nghiệp 4.0 cùng với dữ liệu lớn (Big Data) và Internet vận vật (IoT)

Hình 1.1 Các hướng nghiên cứu của Trí tuệ nhân tạo [1]

Trên thực tế có 4 dạng học cơ bản bao gồm:

- Học có giám sát: Máy tính được học một số mẫu gồm đầu vào (Input)

và đầu ra (Output) tương ứng trước Sau khi học xong các mẫu này, máy tính

quan sát một đầu vào mới và tính toán, suy diễn ra kết quả tương ứng cho đầu vào đó Đối với loại học này sẽ có hai pha là pha huấn luyện (training) và pha kiểm thử (testing)

- Học không giám sát: Máy tính chỉ được xem các mẫu thu thập được không có nhãn tương ứng, sau đó máy tính phải tự tìm cách phân loại các mẫu này (clustering – phân cụm) hoặc tìm ra mối quan hệ giữa các mẫu (association rule – luật kết hợp), các điểm dị thường của tập mẫu (outlier), giảm số chiều của tập mẫu (PCA),…

- Học nửa giám sát: Một dạng lai giữa hai nhóm học trên Trong trường hợp này hệ thống sẽ được cung cấp một lượng nhỏ các mẫu và tùy từng mục tiêu bài toán chúng ta phát triển các phương pháp phân lớp nửa giám sát (semi-supervised classification) hoặc phân cụm nửa giám sát (semi-supervised clustering)

- Học tăng cường: Máy tính đưa ra quyết định hành động (action) và nhận kết quả phản hồi (response/reward) từ môi trường (environment) Sau đó máy tính tìm cách chỉnh sửa cách ra quyết định hành động của mình

Ngoài ra trong khoảng 10 năm trở lại đây nghiên cứu về học sâu hay học đa lớp (Deep learning) đã được quan tâm rất nhiều Học sâu bản chất là dựa trên mạng Nơ ron nhiều lớp Dựa vào sự phát triển rất mạnh mẽ của công nghệ và các hệ thống tính toán đã đáp ứng được với khối lượng phép tính khổng lồ của các hệ thống học sâu Tuy nhiên chất lượng của học sâu đã chứng minh là tốt hơn hẳn các phương pháp học khác cho một số bài toán như nhận dạng đối tượng trên ảnh, xử lý ngôn ngữ tự nhiên,… Học sâu cũng được ứng dụng cho bài toán trích chọn đặc trưng, một dạng bài toán học không giám sát

Hình 1.2 Các lĩnh vực liên quan với học máy

Hình 1.2 trình bày các lĩnh vực liên quan đến học máy, chúng ta thấy

để nghiên cứu vấn đề học máy cần có có kiến thức về lĩnh vực như xác suất, đại số tuyến tính, tối ưu hóa, lý thuyết học thống kê,…

Học máy có ứng dụng rộng khắp các ngành khoa học/ sản xuất, đặc biệt

là đối với những ngành cần phân tích khối lượng dữ liệu khổng lồ Một số ứng dụng phổ biến của học máy là:

- Xử lý ngôn ngữ tự nhiên (Natural Language Processing): Xử lý văn bản, giao tiếp người – máy, …

- Nhận dạng (Pattern Recognition): Nhận dạng tiếng nói, chữ viết tay, vân tay, thị giác máy (Computer Vision) …

- Tìm kiếm (Search Engine)

- Chẩn đoán trong y tế: Phân tích ảnh X-quang, các hệ chuyên gia chẩn đoán tự động

- Tin sinh học: Phân loại chuỗi gene, quá trình hình thành gene/protein

- Vật lý: Phân tích ảnh thiên văn, tác động giữa các hạt …

- Phát hiện gian lận tài chính (financial fraud): Gian lận thẻ tín dụng

- Phân tích thị trường chứng khoán (stock market analysis)

- Chơi trò chơi: Tự động chơi cờ, hành động của các nhân vật ảo, Robot là tổng hợp của rất nhiều ngành khoa học, trong đó học máy tạo

nên hệ thần kinh/ bộ não của người máy

1.2 Nội dung nghiên cứu của luận văn

Với các khái niệm như đã trình bày, học máy là một lĩnh vực có nhiều vấn đề cần nghiên cứu cũng như rất nhiều các ứng dụng thực tế Trong luận văn của mình tác giả mong muốn tìm hiểu và nghiên cứu các vấn đề sau đây:

- Nghiên cứu và tìm hiểu các thuật toán phân cụm dữ liệu cơ bản

- Nghiên cứu và nắm bắt một số thuật toán phân cụm nửa giám sát bao gồm thuật toán phân cụm nửa giám sát K-Means, thuật toán SSDBSCAN, và thuật toán phân cụm nửa giám sát dựa trên đồ thị SSGC

- Lập trình ứng dụng cho bài toán phân cụm dữ liệu web server logs –

dữ liệu ghi các truy xuất của khách hàng đến các website

Bài toán phân cụm dữ liệu người sử dụng web có ý nghĩa rất quan trọng trong việc xác định các nhóm người sử dụng có cùng sở thích, có cùng xu hướng truy cập thông tin giúp cho các nhà quản lý bố trí các nội dung trên web cho tối ưu; chẳng hạn như các trang thương mại điện tử hiện nay thì việc phân tích dữ liệu khách hàng khi truy cập vào website là không thể bỏ qua

Hình 1.3 Các bài toán khai phá dữ liệu trên web (web mining) [2]

Các bài toán khai phá dữ liệu trên web gồm khai phá nội dung web, khai phá dữ liệu người dùng web và khai phá dữ liệu cấu trúc web (xem hình 1.3) Với các vấn đề này chúng ta có thể sử dụng các công cụ học máy như phân cụm, phân lớp, phương pháp luật kết hợp

Bài toán khai phá nội dung web (web content mining) nhằm mục đích khai phá các dữ liệu từ các trang web Dữ liệu thường là văn bản, video,… Hiện nay số lượng website là rất lớn vấn đề đặt ra là phân loại, trích chọn thông tin, tìm các thông tin quý là một nhu cầu rất thiết yếu

Bài toán khai phá dữ liệu cấu trúc website (web structure mining) nhằm mục đích tìm các mối liên hệ giữa các cấu trúc website Các loại dữ liệu này thường biểu diễn dưới dạng đồ thị Và bài toán khai phá dữ liệu đồ thị là một trong những lớp bài toán được quan tâm rất nhiều trong nghiên cứu và ứng dụng

Bài toán khai phá dữ liệu người dùng web (web usage mining) nhằm mục đích tìm ra các mẫu, các quy luật của người dùng từ các vết truy nhập

website của người sử dụng Quá trình truy nhập website của người dùng sẽ được ghi lại trên máy chủ và gọi là web server logs Các thông tin cơ bản được lưu trữ lại như địa chỉ IP, thời gian truy nhập, tên đường liên kết của website,… Trong luận văn của mình tôi chọn nghiên cứu tìm hiểu bài toán phân cụm cho dữ liệu người dùng website

Cấu trúc của các dữ liệu web server logs như sau:

1

2006-02-01 00:08:43 1.2.3.4 - GET /classes/cs589/papers.html - 200

9221 HTTP/1.1 maya.cs.depaul.edu

Mozilla/4.0+(compatible;+MSIE+6.0;+Windows+NT+5.1;+SV1;+.NET+CLR+2.0.50727) http://dataminingresources.blogspot.com/

Mozilla/4.0+(compatible;+MSIE+6.0;+Windows+NT+5.1;+SV1)

http://maya.cs.depaul.edu/~classes/cs480/announce.html

Hình 1.4 Ví dụ về dữ liệu log server webs

Sau khi có các dữ liệu như bảng trên chúng ta phải chuyển sang dạng các vector dạng số dựa trên các trang của website Giả sử có 5 người sử dụng (users) và 5 trang kí hiệu là A, B, C, D, E Dữ liệu sau khi chuyển đổi có dạng như bảng sau Các số trong bảng thể hiện thời gian truy cập vào các trang tương ứng của người sử dụng Bài toán phân cụm sẽ thực hiện với dữ liệu trên bảng này

Bảng 1.1 Ví dụ về dữ liệu sau khi chuyển đổi thành vector

đề của website hay được xem cùng nhau, Nếu như thực hiện phân cụm với

dữ liệu này trên các website khác nhau thì các cụm sẽ cho biết nhóm người truy cập website theo các chủ đề gì, vào các website nào,… Điều này có ý nghĩa trong việc bố trí cấu trúc của các nội dung website cũng như biết được mối liên hệ giữa các website mà người dùng hay truy cập

1.3 Một số phương pháp phân cụm dữ liệu cơ bản

Bài toán phân cụm (clustering) là một dạng của phương pháp học không giám sát (unsupervised learning) được phát biểu như sau: Cho tập X gồm n đối tượng, hãy phân rã tập X ra thành k (k ≤ n) cụm (cluster) sao cho

các đối tượng trong cùng một cụm thì tương tự nhau và các đối tượng ở các

cụm khác nhau thì không tương tự nhau theo một tiêu chuẩn nào đó Hình 1.5

minh họa về tập dữ liệu trong không gian hai chiều với các cụm tương ứng Chúng ta có thể thấy các cụm có thể có phân bố Gaussian hoặc có hình dạng bất kỳ (hình 1.6) Mục đích của quá trình phân cụm dữ liệu giúp cho chúng ta hiểu rõ cấu trúc phân bố của dữ liệu cũng như mối quan hệ giữa các đối tượng trong tập dữ liệu, thậm chí có thể phát hiện các dị thường trong dữ liệu (các phần từ không thuộc cụm nào sau khi phân cụm)

Hình 1.5 Ví dụ về phân cụm dữ liệu

Hình 1.6 Minh họa thuật toán K-Means

Các thuật toán phân cụm được nghiên cứu và giới thiệu từ những năm

50 của thế kỷ XX Một số thuật toán phân cụm dữ liệu cơ bản gồm K-Means, Fuzzy C-Means, thuật toán phân cụm dựa trên đồ thị, thuật toán phân cụm dựa trên mật độ (DBCSAN), thuật toán phân cụm kiểu thứ bậc Mỗi phương pháp có ưu và nhược điểm riêng và sẽ phù hợp với các loại dữ liệu cho các ứng dụng khác nhau

1.3.1 Phương pháp phân cụm K-Means

Thuật toán phân cụm K-Means là một trong những thuật toán được giới thiệu sớm nhất (vào những năm 50 của thế kỷ XX) Ý tưởng của phương pháp K-Means như sau: Giả sử ta cần phân tách tập dữ liệu X gồm n phần tử thành

k cụm Thuật toán sẽ đi tìm ngẫu nhiên k trọng tâm đầu tiên và gán các điểm

dữ liệu vào trọng tâm gần nhất với nó để hình thành các cụm ở bước đầu tiên

Ở các bước tiếp theo thực hiện lặp lại quá trình tính lại các trọng tâm và gán lại các điểm vào trọng tâm gần nhất Quá trình sẽ dừng lại khi các trọng tâm

là không thay đổi được nữa

Tính toán lại các trọng tâm:

t

 (t+1)

Until (Thỏa mãn điều kiện hội tụ)

Hình 1.7 Thuật toán K-Means

1

t h

X x t

Thuật toán K-Means có độ phức tạp tính toán thấp (O(nk)) tuy nhiên chất lượng của phân cụm lại phụ thuộc vào việc lựa chọn k trọng tâm đầu tiên (xem hình 1.6) Một nhược điểm nửa của K-Means là chỉ tìm được các cụm

có dạng hình cầu và kích thước các cụm sẽ gần như tương tự nhau

1.3.2 Phương pháp phân cụm DBSCAN

Ý tưởng cơ bản của thuật toán DBSCAN là sử dụng tính chất dựa trên mật độ dữ liệu – các cụm sẽ gồm các điểm liên kết với nhau thông qua các kết nối dựa trên mật độ của chúng [3] Các cụm sẽ được xây dựng từ một điểm dữ liệu bằng cách thêm vào các nhóm có mật độ vượt qua một ngưỡng nào đó

dựng các cụm, các điểm sẽ được xếp liên tiếp vào ngăn xếp nếu nó thỏa mãn

DBSCAN khởi tạo điểm p tuỳ ý và lấy tất cả các điểm đến được mật độ

p và DBSCAN sẽ đi thăm điểm tiếp theo của tập dữ liệu

thể hoà nhập hai cụm thành một cụm nếu mật độ của hai cụm gần bằng nhau

bày trong hình 1.8 và 1.9

Hình 1.8 Thuật toán DBSCAN [3]

Trong đó, SetOfPoints hoặc là tập dữ liệu ban đầu hoặc là cụm được

khám phá từ bước trước, CLId (clusterId) là nhãn đánh dấu phần tử dữ liệu

nhiễu có thể thay đổi nếu chúng có thể đến được mật độ từ một điểm khác từ CSDL, điều này chỉ xảy ra đối với các điểm biên của dữ liệu Hàm

SetOfPoints.get(i) trả về phần tử thứ i của SetOfPoints Thủ tục SetOfPoints.regionQuery(point, Eps) trả về một danh sách các điểm dữ liệu

lân cận với điểm Point trong ngưỡng Eps từ tập dữ liệu SetOfPoints Trừ một

số trường hợp ngoại lệ, kết quả của DBSCAN độc lập với thứ tự duyệt các đối

thước của không gian dữ liệu, thì độ phức tạp tính toán trung bình của mỗi truy vấn là O(log n)

Hình 1.9 Thuật toán DBSCAN: thủ tục Expandcluster

Ưu điểm của thuật toán:

- Khám phá được các cụm có hình dáng bất kỳ

- Có thể thay đổi quy mô, hiệu quả trong cơ sở dữ liệu lớn

- Có khả năng xử lý được nhiễu

Nhược điểm của thuật toán:

lập tham số như vậy thường khó xác định, đặc biệt trong thực tế, khi sự thiết lập các tham số đầu vào khác biệt nhỏ có thể dẫn đến sự phân chia cụm rất khác nhau Trong nhiều trường hợp không thể lựa chọn được tham số ε và MinPts phù hợp để tiến hành phân cụm

Hình 1.10 Ví dụ về phân cụm sử dụng thuật toán DBSCAN

có khả năng tìm được các cụm có hình dạng bất kỳ và phát hiện được các điểm dị thường (xem hình 1.10) Chính vì thế DBSCAN là một trong những thuật toán có tính ứng dụng và thực tiễn cao, rất nhiều các biến thể của DBSCAN đã được nghiên cứu và giới thiệu

1.3.3 Phương pháp phân cụm dựa trên đồ thị (GC)

Lý thuyết đồ thị (graph theory) là một trong những công cụ có nhiều ứng dụng đối với ngành Công nghệ thông tin Thuật toán phân cụm dựa trên

đồ thị (GC) được giới thiệu năm 1973 Ý tưởng cơ bản là các điểm sẽ được kết nối lại thành đồ thị với trọng số có thể là độ tương tự giữa các điểm Bước

khi đó đồ thị sẽ phân rã thành các thành phần liên thông Mỗi thành phần liên thông có thể coi như là một cụm, các thành phần liên thông có số lượng đỉnh

ít có thể coi như là các điểm dị thường

Hình 1.11 Ví dụ về phân cụm sử dụng đồ thị

Ưu điểm của thuật toán này là có thể phát hiện ra các cụm có hình dạng

thuộc vào bản chất của bài toán thực tế

Mặc dù những thuật toán đầu tiên đưa ra giải quyết vấn đề này như

K-Means, Hierarchical Clustering hay Graph-based Clustering đã xuất hiện vào

những năm 60 của thế kỷ trước, tuy nhiên với sự bùng nổ thông tin như vũ bão, rất nhiều nguồn dữ liệu khổng lồ xuất hiện ở các lĩnh vực khác nhau đòi hỏi chúng ta phải có các thuật toán phân cụm dữ liệu hiệu quả để đáp ứng

được các yêu cầu đặt ra cả về tốc độ lẫn chất lượng

Một trong những hướng nghiên cứu quan trọng trong các năm gần đây

là phát triển các phương pháp phân cụm nửa giám sát (semi-supervised

clustering) Các thuật toán phân cụm nửa giám sát sẽ sử dụng các thông tin có

được từ người sử dụng (side information) nhằm mục đích trợ giúp trong quá

trình phân cụm và vì vậy cải tiến đáng kể chất lượng của clustering

Trên thực tế, có hai loại side information thường được sử dụng là các

dữ liệu đã được gán nhãn (labeled data hay còn gọi là seed) và các ràng buộc

thị u và v sẽ được phân vào cùng một cụm và cannot-link(u,v) biểu thị u và v

sẽ được phân về hai cụm khác nhau Mặc dù đã có rất nhiều nghiên cứu quan

trọng được đưa ra nhưng các thuật toán semi-supervised clustering mới chỉ dừng lại ở việc tích hợp từng loại side information riêng lẻ, hơn nữa chất

lượng của các bài toán loại này còn phụ thuộc vào việc lựa chọn số lượng và

chất lượng của các side information

1.3.4 Ứng dụng của phân cụm dữ liệu

Phân cụm dữ liệu có thể được ứng dụng trong nhiều lĩnh vực của cuộc sống ví dụ như:

- Thương mại: Tìm kiếm nhóm các khách hàng quan trọng có đặc trưng tương đồng và những đặc tả từ các bản ghi mua bán trong cơ sở dữ liệu khách hàng

- Phân cụm dữ liệu phục vụ cho biểu diễn dữ liệu gene: Phân cụm là một trong những phân tích được sử dụng thường xuyên nhất trong biểu diễn

dữ liệu gene Dữ liệu biểu diễn gene là một tập hợp các phép đo được lấy từ DNA microarray là một tấm thủy tinh hoặc nhựa trên đó có gắn các đoạn DNA thành các hàng siêu nhỏ Một tập hợp dữ liệu biểu diễn gene có thể được biểu diễn thành một ma trận giá trị thực

Dữ liệu biểu diễn gene sẽ được phân cụm theo 2 cách Cách thứ nhất là nhóm các mẫu gene giống nhau ví dụ như gom cụm dòng của ma trận D

Cách thứ 2 là nhóm các mẫu khác nhau trên các hồ sơ tương ứng, ví dụ như gom các cột của ma trận D

- Phân cụm dữ liệu phục vụ trong sức khỏe tâm lý: Phân cụm dữ liệu áp dụng trong nhiều lĩnh vực sức khỏe, tâm lý, bao gồm cả việc thúc đẩy và duy trì sức khỏe, cải thiện cho hệ thống chăm sóc sức khỏe và công tác phòng chống bệnh tật và người khuyết tật Trong sự phát triển của hệ thống chăm sóc sức khỏe, phân cụm dữ liệu được sử dụng để xác định các nhóm của người dân mà có thể được hưởng lợi từ các dịch vụ cụ thể Trong thúc đẩy y

tế, nhóm phân tích được lựa chọn để nhằm mục tiêu vào nhóm sẽ có khả năng mang lại lợi ích cho sức khỏe cụ thể từ các chiến dịch quảng cáo và tạo điều kiện thuận lợi cho sự phát triển của quảng cáo Ngoài ra, phân cụm dữ liệu còn được sử dụng để xác định các nhóm dân cư bị rủi ro do phát triển y tế và các điều kiện những người có nguy cơ nghèo

- Phân cụm dữ liệu trong hoạt động nghiên cứu thị trường: Trong nghiên cứu thị trường phân cụm dữ liệu được sử dụng để phân đoạn thị trường và xác định mục tiêu thị trường Trong phân đoạn thị trường, phân cụm dữ liệu được dùng để phân chia thị trường thành những cụm mang ý nghĩa Chẳng hạn như chia đối tượng nam giới từ 21 – 30 tuổi và nam giới ngoài 51 tuổi, đối tượng nam giới ngoài 51 tuổi thường không có xu hướng mua những sản phẩm mới

- Phân cụm dữ liệu trong hoạt động phân đoạn ảnh: Phân đoạn ảnh là việc phân tích mức xám hay mầu của ảnh thành lát đồng nhất Trong phân đoạn ảnh phân cụm dữ liệu thường được dùng để phát hiện biên của đối tượng

trong ảnh

1.4 Kết luận

Trong chương này, tác giả trình bày các khái niệm tổng quan về học máy, trí tuệ nhân tạo cũng như các ứng dụng của chúng Ba thuật toán phân cụm cơ bản là K-Means, DBSCAN và GC cũng được giới thiệu chi tiết kèm theo phân tích các ưu nhược điểm của chúng Thuật toán K-Means tốc độ nhanh nhưng chỉ phát hiện ra các cụm có kích thước hình cầu, trong khi thuật toán DBSCAN và GC có tốc độ tính toán cao hơn nhưng lại phát hiện ra các cụm có hình dạng bất kỳ Trong các chương tiếp theo các phương pháp phân cụm nửa giám sát và ứng dụng cho bài toán phân loại dữ liệu web log sẽ được giới thiệu

Chương 2

MỘT SỐ THUẬT TOÁN PHÂN CỤM NỬA GIÁM SÁT CƠ BẢN 2.1 Tổng quan về phân cụm nửa giám sát

Từ những năm 2000 trở lại đây, phương pháp phân cụm nửa giám sát

bắt đầu được phát triển mạnh mẽ Thuật toán semi-supervised clustering tích

hợp các thông tin có được từ ban đầu như một lượng nhỏ dữ liệu được gán

nhãn (seed) hoặc một số lượng nhỏ các thông tin về các cặp dữ liệu must-link,

cannot-link: must-link(u,v) thể hiện u và v sẽ thuộc cùng một cụm trong khi cannot-link(u,v) cho biết u và v sẽ thuộc về hai cụm khác nhau

Hình 2.1.Dữ liệu đầu vào cho 3 loại thuật toán học [4]

(a) học có giám sát, (b,c) học nửa giám sát, và (d) học không giám sát

Phân cụm nửa giám sát là phương pháp sử dụng các thông tin bổ trợ để hướng dẫn cho quá trình phân cụm Các thông tin bổ trợ có thể được cho dưới dạng tập các cặp ràng buộc hoặc một tập nhỏ một số dữ liệu được dán nhãn Công việc xác định những tập ràng buộc hay những tập dữ liệu được dán nhãn được thực hiện bởi người phân cụm Việc xác định này tuỳ thuộc vào kinh nghiệm của người phân cụm hoặc có thể dựa vào các tiêu chuẩn khác nhau tuỳ theo mục đích của việc phân cụm

Một số thuật toán phân cụm nửa giám sát cơ bản trong thời gian gần đây:

- Thuật toán Seed K-Means, đây là thuật toán K-Means tích hợp với các dữ liệu đã gán nhãn nhằm trợ giúp trong pha khởi tạo các trọng tâm cho các cụm

- Thuật toán Constraint K-Means, thuật toán này sử dụng các ràng buộc giữa các điểm vào trong quá trình phân cụm, trợ giúp quá trình tìm kiếm các cụm

- Thuật toán MPC K-Means, thuật toán này sử dụng các ràng buộc để huấn luyện hàm mục tiêu và trợ giúp quá trình tìm kiếm các cụm

- Thuật toán SSDBSCAN, thuật toán này sử dụng một số điểm đã gán nhãn sẵn cung cấp để giúp cho thuật toán tìm kiếm được các cụm có mật độ bất kỳ

- Thuật toán SSGC, đây là thuật toán phân cụm nửa giám sát dựa trên

đồ thị, với việc sử dụng một số điểm đã gán nhãn để trợ giúp quá trình phân tách đồ thị thành các thành phần liên thông lớn nhất

- Thuật toán MCSSDBS, thuật toán này cải tiến thuật toán SSDBSCAN bằng cách tích hợp các ràng buộc và các điểm đã gán nhãn sẵn vào trong cùng một quá trình phân cụm làm tăng chất lượng của phân cụm khi so sánh với thuật toán SSDBSCAN

- Thuật toán MCSSGC, một cải tiến của thuật toán SSGC, tương tự như MCSSDBS, thuật toán này tích hợp cả hai loại ràng buộc và các điểm đã gán nhãn vào trong cùng một thuật toán để cải tiến chất lượng phân cụm khi so sánh với thuật toán gốc SSGC

Hiện nay có hai hướng tiếp cận phương pháp phân cụm nửa giám sát đó là:

- Huấn luyện khoảng cách giữa các điểm (metric learning): Các thông tin như ràng buộc sẽ được dùng để huấn luyện hàm tính khoảng cách sao cho hai điểm mà thuộc ràng buộc must-link nghĩa là sau khi huấn luyện hai điểm