NGÀNH CNTT TUYỂN SINH NHIỀU CHỈ TIÊU NGÀNH CNTT, CNTT VIỆT NHẬT VÀ KHOA HỌC DỮ LIỆU

Góc học tập

Vector, Raster và bài toán dự đoán Land-use, Land-cover

on .

Vector, Raster và bài toán dự đoán Land-use, Land-cover

Phạm Quốc Cường (20521150) - Nguyễn Văn Chọn (20521138) - Lê Khánh Châu (20521125)

Hiện nay, hệ thống thông tin địa lý đang được áp dụng vào nhiều lĩnh vực đặc biệt là trong GIS (Geographic Information Systems). Có 2 loại dữ liệu thường được sử dụng xuyên suốt đối với các nhà nghiên cứu về ứng dụng GIS 3D đó là dạng dữ liệu vector và dạng dữ liệu raster.

Phương pháp vector có khả năng biểu diễn topology (tính chất không gian) rất mạnh mẽ. Các yếu tố topology như mối quan hệ đỉnh (nodes), cạnh (edges), và mặt (faces) hoặc vùng (polygons) giữa các đối tượng được bảo toàn và có thể được mô tả chính xác. Chẳng hạn như biểu diễn các mối quan hệ chứa đựng (hồ nước trong công viên), ranh giới quốc gia, các tuyến đường giao nhau,... Còn trong raster, dữ liệu được biểu diễn bằng lưới các ô vuông (pixel), và mỗi pixel chứa một giá trị tại một vị trí cụ thể. Thích hợp hơn cho việc biểu diễn dữ liệu liên tục như độ cao, màu sắc, nhiệt độ...

Trong bài nghiên cứu này chúng tôi tiến hành phân tích chi tiết về 2 loại dữ liệu trên, sau đó tiến hành thực nghiệm trong bài toán land use – land cover. Với mục tiêu chọn ra dữ liệu phù hợp để có thể dự đoán được mục đích sử dụng đất và độ che phủ đất trong các năm tiếp theo. Việc này cho phép đánh giá xu hướng phát triển đô thị, mở rộng nông nghiệp, suy thoái môi trường. Ngoài ra có thể cung cấp thêm thông tin về tình trạng sử dụng đất hiện tại trong khu vực. Hữu ích cho việc lập kế hoạch sử dụng đất và quản lý tài nguyên. Theo dõi tình hình thay đổi sử dụng đất theo thời gian.

Bước đầu thực nghiệm cho thấy dữ liệu vector cho ra kích thước file nhẹ và tốc độ tính toán nhanh hơn, biểu diễn chính xác về ranh giới hành chính, độ dốc của địa hình. Tuy nhiên lại không thể biểu diễn các chi tiết phức tạp mà phải cần đến dữ liệu raster. Chẳng hạn như biểu diễn các thông số về độ cao, các phân tích không gian hay các công trình có độ phức tạp cao. Dữ liệu raster còn thể hiện ưu thế khi có thể tận dụng các mô hình xử lý hình ảnh, thống kê, biểu diễn dữ liệu có nhiều thuộc tính. Nhưng đánh đổi bởi kích thước lớn, thời gian xử lý và khó biểu diễn được có ranh giới hành chính một cách chính xác. Sau cùng, chúng tôi áp dụng vào mô hình học máy để so sánh độ chính xác giữa hai bộ dữ liệu. Kết quả dữ liệu raster cho hiệu quả dự đoán cao hơn với độ chính xác là 90% ở mô hình KNN.

Từ những ưu và nhược điểm trên, chúng tôi đề xuất hướng nghiên cứu mới về sự kết hợp của 2 dạng dữ liệu này với kỳ vọng mô hình mới có thể sở hữu được đặc trưng ưu việt của cả 2 dạng dữ liệu. Đặc biệt là trong khuôn khổ bài toán land use – land cover đang rất được chú ý hiện nay.

Trân trọng.

Bài viết số 3 - Giới thiệu ngành Công nghệ Thông tin

on .

Họ và tên: Triệu Đức Duy       Mssv: 23520392

Mục tiêu của em 4 năm sau

Khi giải quyết những bài toán hay vấn đề, việc đầu tiên là hiểu được input và output của nó. Làm bất kỳ một việc nào trong cuộc sống cũng vậy, chúng ta đều cần xác định được mục tiêu của mình, kết quả mà ta mong muốn nhận được sau khi ta làm việc đó hay nó cũng chính là output. Em cũng đã xác định những mục tiêu của mình sau 4 năm học tập tại trường UIT.

Đầu tiên và quan trọng nhất, em mong muốn mình sẽ tốt nghiệp đúng hạn với tấm bằng xếp loại khá trở lên. Mặc dù có rất nhiều ý kiến về việc làm trong ngành công nghệ thông tin thì bằng cấp không quan trọng, nhưng theo em, Trường Đại học Công nghệ thông tin cùng với vị thế và uy tín của mình ở hiện tại, đã khiến cho những sinh viên tốt nghiệp với tấm bằng của trường sẽ có được ấn tượng, lợi thế và sự chú ý không hề nhỏ của nhà tuyển dụng. Bởi một tấm bằng chỉ mất giá trị khi người sở hữu nó không có năng lực vì điều kiện để được cấp bằng thật dễ dàng, trong khi tốt nghiệp UIT đã là một minh chứng nhất định cho năng lực của bản thân do những điều kiện chặt chẽ để tốt nghiệp của nhà trường. Đồng thời, ra trường đúng hạn sẽ giúp cho em và gia đình bớt một khoản chi phí cho việc học tập bị kéo dài. Bản thân em cũng sẽ tiết kiệm được thời gian khi không phải học lại.

Ngoài định hướng học tập, định hướng về công việc của em là làm việc trong ngành khoa học dữ liệu, em thấy đây là một ngành “hot” và xu hướng trong tương lai, có nhu cầu tuyển dụng cao và thu nhập tốt. Ngoài ra, em thấy mình cũng có thể học tốt các môn về toán nếu cố gắng, để phục vụ cho chuyên môn của ngành này. Em cũng có mong muốn được làm việc tại FPT Software vì đây là một công ty có tập trung vào phát triển sản phẩm và dịch vụ về khoa học dữ liệu, có môi trường làm việc đáng mơ ước, chuyên nghiệp và thu nhập tốt. Yêu cầu của nhà tuyển dụng này rất cao và đây sẽ là mục tiêu không hề dễ dàng với em. Một số yêu cầu đáng chú ý của nhà tuyển dụng như dùng thông thạo ngôn ngữ truy vấn cơ sở dữ liệu (SQL, NoSQL…) và công cụ phân tích dữ liệu (Excel, BI tools, Python…), tốt nghiệp đại học chuyên ngành khoa học dữ liệu hoặc các ngành toán ứng dụng và viễn thông sẽ là những điều mà em cần cố gắng.

Học ở UIT sẽ giúp em được đào tạo những kiến thức cần thiết cho công việc. 5 môn học trong chương trình đào tạo mà em nghĩ sẽ là quan trọng nhất cho công việc của mình là Tư duy tính toán cho KHDL, Học máy thống kê, Công nghệ dữ liệu lớn, Hệ hỗ trợ ra quyết định và Xác suất thống kê. Tư duy tính toán cho KHDL, Học máy thống kê, Công nghệ dữ liệu lớn, Hệ hỗ trợ ra quyết định là những môn chuyên ngành trong chương trình của chuyên ngành khoa học dữ liệu, còn môn Xác suất thống kê là một môn toán đại cương và kiến thức về toán xác suất thực sự là rất quan trọng cho công việc của một Data Analyst. Ngoài ra, em cũng có thể tham gia các hoạt động khác hoặc tự tim hiểu và học hỏi những kiến thức khác để giúp ích cho công việc như học lập trình Python, trau dồi tiếng Anh và Nhật, tham gia nghiên cứu khoa học ở trường, xin thực tập hoặc xin việc vào năm hai hoặc năm ba để có kinh nghiệm và hồ sơ đẹp.

Trên đây là những mục tiêu của em trong 4 năm sau, những lí do em chọn những mục tiêu đó, và những điều em nghĩ mình cần thực hiện cũng như những môn học em nghĩ mình nên tập trung để có được những hành trang tốt giúp mình đạt được mục tiêu mà mình đề ra. Với suy nghĩ của một sinh viên năm nhất, em nghĩ rằng mục tiêu của mình có thể sẽ thay đổi phần nào, hoặc những môn học và kỹ năng mà em tập trung vào có thể sẽ khác đi so với những điều trên, nhưng em vẫn luôn mong dù là mục tiêu nào, những kỹ năng và kiến thức nào em thấy là quan trọng thì em đều tâm huyết và dồn sức vào để có thể đạt được nó.

Bài viết số 2 - Giới thiệu ngành Công nghệ Thông tin

on .

Họ tên SV: Đỗ Bá Luân, MSSV: 23520895

Vì sao lại chọn ngành công nghệ thông tin

Cùng với sự phát triển của thời đại là sự ra đời và đi lên của ngành Công Nghệ Thông Tin. Cũng như thế ngành Cồng Nghệ Thông Tin ở Việt Nam cũng đang từng bước trở thành một trong những ngành dẫn đầu. Và từ những ngày đầu tìm hiểu về ngành Công Nghệ Thông Tin, em đã luôn tự đặt ra cho bản thân mục tiêu sẽ cố gắng tìm cho mình cơ hội được trau dồi, cũng như được phát triển năng lực của bản thân ở Nhật Bản - một đất nước có nền nhân lực và nguồn tài nguyên vững mạnh về lĩnh vực Công nghệ thông tin. Do đó, em mong bản thân sau 4 năm trau dồi tại trường Công Nghệ Thông Tin - Đại học Quốc gia, TP.HCM, bản thân sẽ có đủ trình độ cùng kiến thức để có thể làm việc tại nước Nhật. Cũng qua cơ hội đó, em mong bản thân sau hành trình học hỏi kinh nghiệm này, có thể quay trở về Việt Nam và theo đuổi dự án mơ ước cho bản thân mình. Vào thời điểm hiện tại, dự án mơ ước ấy chính là xây dựng nên một nền tảng ứng dụng hợp tác với các trạm cứu hộ động vật, nơi mọi người có thể tìm được trạm cứu hộ động vật gần nhất để có thể cưu mang nhiều bé chó, mèo,… cơ nhỡ. Cũng qua đó thành lập nên các chiến dịch gây quỹ hỗ trợ đến các trạm cứu trợ động vật để có đủ khả năng về tài chính, để có thể duy trì hoạt động, cũng như dựng nên thêm được nhiều trạm cứu hộ động vật hơn nữa. Trước hết, mục tiêu này với em xuất phát từ tình yêu động vật, nhưng qua đó cũng là muốn thử thách trong một lĩnh vực ngành nghề mà em đã chọn. Khi cả thế giới bước vào cuộc Cách mạng công nghệ 4.0, việc công nghệ thông tin len lỏi và giữ vai trò quan trọng trong đời sống con người càng trở nên phổ biến, rộng rãi hơn. Và cũng như thế, với việc truyền tải thông tin, kiến thức qua nhiều nền tảng mạng xã hội, cùng với sự hoạt động của tổ chức trên mạng internet, em mong rằng cộng động sẽ dễ dàng tiếp cận hơn với thông điệp giúp đỡ các bé vật nuôi cơ nhỡ có được một mái ấm trọn vẹn, hoặc ít nhất là một nơi có đủ cơ sở vật chất để phục vụ những nhu cầu cơ bản cho các em. Qua ứng dụng như trên, em còn muốn giúp đỡ các bé vật nuôi bị bạo hành qua cách truyền tải thông điệp, kiến thức trên mạng xã hội trong quá trình xây dựng và quảng bá. Có thể giúp cộng đồng từ mọi độ tuổi, từ lớn đến bé dễ dàng tiếp cận được thông tin và kiến thức về bảo vệ thú nuôi không những trong gia đình, mà còn là xung quanh chúng ta. Đến với 5 môn học hỗ trợ em trong quá trình theo đuổi mục tiêu. Môn học đầu tiên chính là môn Ngoại Ngữ (Tiếng Nhật), bởi đây là một trong những môn quan trọng nhất để em có thể có cơ hội phát triển và học hỏi thêm nhiều kinh nghiệm ở Nhật Bản. Không những về kiến thức của chuyên ngành, mà còn là học hỏi thêm về thái độ và phong cách trong môi trường làm việc của những con người nơi đây. Môn Phân tích thiết kế phần mềm là một trong những môn nền tảng quan trọng giúp em xây dựng ứng dụng kết nối cộng đồng với các trạm cứu hộ động vật đang ở gần. Ngoài ra, môn Thiết kế giao diện người dùng cũng chiếm một phần không ít quan trọng bởi vì em muốn ứng dụng sẽ có một giao diện trực quan, dễ tiếp cận, dễ thao tác đối với mọi người ở mọi lứa tuổi, qua đó sẽ tránh trường hợp khiến người dùng cảm thấy khó hiểu, khó dùng khi tra cứu những thông tin cần thiết. Ngoài ba môn vừa kể trên, môn tự chọn Kỹ thuật phát triển hệ thống Web cũng sẽ giúp ích cho em trong việc xây dựng nền tảng trên, khi mà nó sẽ mở rộng thêm phương thức cho cộng đồng tiếp cận với nền tảng. Môn cuối cùng em chọn sẽ là một môn học tự chọn khác, chính là môn Tối ưu hoá công cụ tìm kiếm, nhằm giúp cho người dùng dễ dàng tra cứu được những thông tin cần thiết, tránh gây phiền phức, mất thời gian trong những trường hợp khẩn cấp. Qua trên, em mong mình đã trình bày đầy đủ và chi tiết về mục tiêu sau 4 năm được học tại trường, cũng như lí do và các môn sẽ hỗ trợ em trong quá trình theo đuổi mục tiêu.

BÀI VIẾT SỐ 1 GIỚI THIỆU NGÀNH CNTT

on .

Sinh viên: Lê Mậu Anh    MSSV: 23520047    Lớp: CNNB 2023.1

Giới Thiệu Công Nghệ Thông Tin

Những năm đại học là khoảng thời gian quý báu dành cho các bạn trẻ, vì trong khoảng thời gian này các bạn không những chỉ học được các kiến thức từ những môn của chương trình đào tạo, tiếp thu các bài học quý giá từ xã hộị hay khám phá những điều mới mà còn là thời gian mà các bạn sinh viên tự tạo ra những khát vọng, mục tiêu hoài bão của riêng mình và từ đó bắt đầu hành trình chinh phục những mục tiêu ấy. Em cũng không khác gì đa số các bạn,  anh chị sinh viên khác, em cũng có 5 mục tiêu riêng  cho bản thân sau 4 năm, lần lượt là:

+Đang được đi du học bằng cử nhân năm thứ 3 hoặc năm thứ 4 tại các nước phương Tây với học bổng 50% trở lên.

+Xác định được mảng riêng của  CNTT phù hợp với bản thân.

+Được đi thực tập tại các công ty phương tây có mức lương phù hợp với công việc, coi trọng sự cân bằng đời sống và công việc của nhân viên.

+Được nhận phỏng vấn cho vị trí thực tập từ các công ty lớn như Microsoft, Google, Adobe,..

+Nhận thức được những con đường tệ nạn, tiêu cực trong nghề cntt.

Đối với mục tiêu được đi du học thì em khao khát được  trải nghiệm nền văn hóa từ một quốc gia hay những người mang quốc tịch khác, được tiếp cận với nền giáo dục hiện đại, sáng tạo hay luôn luôn cải tiến của các nước phát triển hoặc được tiếp xúc với những bài giảng dạy hay những cuộc thuyết trình của những giáo sư giỏi, nổi tiếng của thế giới để có thể mở mang tri thức, tư duy và từ đó đóng góp phần nào cho sự phát triển của quê hương. tăng cơ hội việc làm.

Ở mục tiêu thứ hai, việc tìm ra được lĩnh vực CNTT phù hợp với bản thân sẽ giúp em phát triển một cách hiệu quả và tối đa lĩnh vực thuộc về thế mạnh hay phù hợp với tính cách của bản thân. Không chỉ dừng lại ở đó, việc xác định được con đường phù hợp sẽ giúp bản thân em vào thời sau 4 năm đó có thể giúp em trong việc đi phỏng vấn tìm việc làm tại các công ty vì lúc đó em biết mình giỏi và phù hợp với lĩnh vực gì, từ đó giúp bản thân em đỡ lan man hay suy nghĩ tiêu cực khi ra trường.

Được nhận làm thực tập sinh tại các công ty phương tây  (Mỹ, Châu Âu và Úc,..) trở thành mục tiêu thứ 3 của em vì bản thân em thích văn hóa ở các công ty phương Tây hơn những công ty Châu Á nói chung.  Văn hóa ở những công ty này thường không quá khắt khe, không có phân biệt giữa các cấp trong công ty, nhân viên bất kể Freshman, Junior hay Senior thì đều có thể đóng góp cho công ty nếu có năng lực, thay vì chỉ được phép làm mỗi việc được giao. Sự đa dạng quốc tịch cũng là một điểm cộng của những công ty tại Mỹ, Úc và Châu Âu trong mắt em. Vì khi được làm việc trong môi trường có nhiều người đến từ những nước khác thì em sẽ được khám phá, học hỏi những góc độ quan điểm, tư duy khác nhau. Chế độ lương đãi ngộ cũng là một trong những lí do chính, chế độ lương đãi ngộ tại các công ty công nghệ Mỹ, Châu Âu và Úc thường sẽ tốt hơn các công ty của các nước Châu Á, các công ty phương tây cũng thoải mái hơn về chuyện tiền lương hơn so với các công ty phương Đông, miễn là mình có năng lực. Lí do cuối cùng là em muốn được đảm bảo sự cân bằng giữa công việc và đời sống, cũng vì văn hóa các nước phương tây đề cao sự độc lập của mỗi cá thể nên các công ty cũng rất quan tâm đến cân bằng giữa đời sống và công việc của nhân viên, đưa ra yêu cầu công việc phù hợp với mức lương nhằm tạo ra môi trường mà ở đó mọi người có thể làm viêc năng suất để cống hiến cho công ty.

Việc được nhận phỏng vấn cho vị trí thực tập từ các công ty lớn như Google, Microsoft hay Adobe có thể là một trong những mục tiêu khó nhất trong danh sách vì môi trường ở những công ty này gần như hoàn hảo về mọi mặt, từ chế độ lương đãi ngộ, tới thành phần nhân sự của công ty hay các vấn đề khác như sức khỏe tinh thần cho nhân viên nên đầu vào thường rất khó khăn và đầy thử thách. Chính vì vậy việc đặt mục tiêu lớn như vậy sẽ giúp em cố gắng học tập và không ngừng học hỏi để có thể tiến bộ dần theo thời gian, trong trường hợp không được nhận ở lại cho vị trí chính thức hay vị trí thực tập tại những công ty đó thì khả năng của em vẫn được chứng minh phần nào mắt ban tuyển dụng của những công ty khác.

Mục tiêu cuối cùng của em trong danh sách là nhận thức được những con đường xấu hay tệ nạn  trong con đường theo đuổi sự nghiệp công nghệ thông tin. Khi hiểu hiểu rõ rủi ro của những con đường ấy thì em sẽ không bị sa ngã bởi những lợi ích trước mắt như tiền bạc, danh dự để rồi làm những việc vô đạo đức, ảnh hưởng đến không chỉ bản thân, gia đình hay thậm chỉ là cả cộng đồng, dẫn đến những hệ lụy tiêu cực đáng tiếc sau này.

Để có thể tiến gần hơn với những mục tiêu trên, cá nhân em sẽ phải nỗ lực theo quá trình theo thời gian bằng cách học môn Tổ chức và cấu trúc máy tính IIđể hiểu hơn về cốt lõi máy tính giúp cho việc học lập trình tốt hơn hay xử lí các vấn đề. Môn Xác xuất thông kê nhằm xây dựng tư duy tốt hơn trong việc giải các bài toán xác xuất sau này. Cấu trúc dữ liệu và giải thuậtsẽ em có tư duy tốt và hiểu biết tốt hơn về cấu trúc dữ liệu và cách tư duy giải quyết các vấn đề về dữ liệu. Môn Phân tích thiết kế phần mềm nhằm hiểu hơn về cách thức thiết kế phần mềm để tạo ra các sản phầm phần mềm nói chung và cuối cùng là môn Pháp luật đại cương để hiểu hơn về những rủi ro, việc nào là vi phạm pháp luật nhằm giúp bản thân em không bị cuốn vào những con đường xấu khi theo đuổi con đường công nghệ.

Tổng kết lại, mục tiêu của em bao gồm được du học, được làm việc tại những công ty phương Tây, hiểu rõ lĩnh vực phù hợp với bản thân và đặc biệt không sa lầy vào những con đường xấu của ngành CNTT, và để đạt được những điều đó thì cá nhân em phải nỗ lực học hỏi không ngừng, chọn những môn phù hợp để có thể phát triển những kỹ năng cần thiết để có thể tiến gần hơn với những mục tiêu mà em đã đề ra trong 4 năm tới.

ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT TỐI ƯU BẦY ĐÀN KHAI THÁC TOP-K MẪU HỮU ÍCH CAO

on .

ỨNG DỤNG GIẢI THUẬT TỐI ƯU BẦY ĐÀN KHAI THÁC TOP-K MẪU HỮU ÍCH CAO

Trương Quang Trung - CH1802063

Trong xu thế của nền kinh tế tri thức ngày nay, khi công nghệ thông tin có những bước tiến vượt bậc. Và đã góp mặt ở hầu hết các ngành nghề và không thể thiếu trong kinh doanh, nói đến kinh doanh là nói đến giao dịch mua bán hàng hoá,... Câu hỏi đặt ra là với dữ liệu bán hàng, dữ liệu lớn như vậy (phát sinh hàng ngày, hàng giờ) thì chúng ta có thể khai thác điều gì hữu ích làm cơ sở để hỗ trợ ra quyết định nhằm tối ưu lợi nhuận trong kinh doanh? Từ thực tế đó, khai thác dữ liệu (data mining) đã ra đời, mục tiêu là khai thác dữ liệu đã có, thực hiện quá trình phân loại, sắp xếp các tập hợp dữ liệu để xác định các mẫu và thiết lập các mối liên hệ nhằm giải quyết các vấn đề nhờ phân tích dữ liệu và hướng đi này đã có rất nhiều các công trình nghiên cứu khoa học, tiền đề là khai thác những mẫu xuất hiện thường xuyên trong dữ liệu giao dịch gọi là khai thác mẫu phổ biến.

Bài toán khai thác mẫu phổ biến vốn là một hướng nghiên cứu về khai thác dữ liệu [12] nhằm xác định tập các hạng mục có tần suất xuất hiện cao trong cơ sở dữ liệu giao dịch. Hạn chế là FIM không xét tới số lượng mua các mặt hàng và lợi nhuận của chúng [4]. Để giải quyết khăn của FIM, bài toán khai thác tập mục hữu ích cao (HUIM) được giới thiệu [3],[4]. HUIM không những là một chủ đề được nhiều nhà nghiên cứu quan tâm mà còn là sự quan tâm đặc biệt, nhất là trong khai thác dữ liệu khi đề cập đến việc khai thác các tập mục hữu ích đáp ứng.

Hiện nay nghiên cứu về HUI kết hợp meta-heuristics cũng có khá nhiều, ví dụ như: HUIF-PSO, HUIM-AF, HUIM-HC, HUIM-ACO, HUIF-PS. Tuy nhiên chưa có thuật toán nào áp dụng giải thuật tối ưu bầy đàn kết hợp với TKO (mining Top-k utility itemsets One phase) và TKU (Mining Top-k Utility itemsets) vào việc khai thác Top-k để tìm ra tập hữu ích cao. Lý do chính là do độ hữu ích không thỏa mãn tính chất Apriori (hay còn được biết với tên gọi tính chất bao đóng giảm). Vì vậy, việc tỉa bớt các ứng viên không tiềm năng là không đơn giản như FIM (độ phức tạp thấp) [5], [6]. Bên cạnh đó, khi thực hiện ứng dụng giải thuật tối ưu hoá bầy đàn (PSO) đang nghiên cứu vào khai thác HUIs lại tỏ ra khá hiệu quả để khai thác các tập mục hữu ích cao, khi không phải xử lý vấn đề theo cấp số nhân như thuật toán khai thác HUIs truyền thống, tiết kiệm được thời gian xử lý và bộ nhớ lưu trữ và đây cũng chính là lý do để đề xuất phương pháp mới.

Một trung tâm mua sắm có nhập một lượng mặt hàng rất lớn đến từ nhiều nhà sản xuất khác nhau. Các sản phẩm cửa hàng nhập về được sắp xếp ở nhiều vị trí khác nhau phục vụ cho chiến lược kinh doanh. Những giao dịch khi khách hàng mua sắm gọi là dữ liệu và được lưu dữ lại. Lượng dữ liệu của trung tâm mua sắm là rất lớn. Những nhà lãnh đạo trung tâm này muốn biết sản phẩm hay tập sản phẩm nào mà trung tâm bán ra thu về với nhiều lợi nhuận nhất, đóng góp lợi nhuận cho trung tâm nhiều nhất,… giúp nhà lãnh đạo hiểu rõ hơn về doanh thu và lợi nhuận từ từng nhóm sản phẩm. Dựa trên phân tích các sản phẩm có lợi nhuận cao, người lãnh đạo có thể nhận định được mức độ hiệu quả trong việc kinh doanh các sản phẩm và nhóm sản phẩm. Ngoài ra, tìm kiếm hướng kinh doanh để đạt lợi nhuận mong muốn. Mặt khác cũng giúp cho lãnh đạo nắm bắt được xu hướng thị trường và sự thay đổi trong nhu cầu của khách hàng. Với thông tin này, lãnh đạo có thể đưa ra những quyết định kinh doanh thông minh về việc mở rộng hoặc thu hẹp danh mục hàng hóa, xây dựng và phát triển danh mục các nhóm sản phẩm mang lại lợi nhuận cao.

Kết quả đạt được:

  • Thuật toán tối ưu hóa bầy đàn là một trong những giải pháp đã được quan tâm rất nhiều khi ứng dụng một số bài toán cho kết quả rất tốt. Do đó, với ý tưởng khai thác Top-k mẫu hữu ích cao kết hợp với phương pháp tối ưu hóa PSO thì luận văn cũng đã đạt được kết quả nhất định.
  • Thuật toán Top-k được giới thiệu để khai thác Top-k mẫu hữu ích cao và giới thiệu với hai thuật toán là TKU (TKUBASE) và TKO (TKOBASE). Luận văn thực hiện áp dụng theo thuật toán TKO (TKOBASE) do thuật toán TKO (TKOBASE) được đánh giá là có hiệu quả hơn.
  • Kết quả thực nghiệm nói chung đã cho thấy thuật toán đề xuất cho kết quả rất khả quan, đã tối ưu được bộ nhớ so TKO. Tuy nhiên thuật toán đề xuất chưa thực sự vượt trội về tối ưu về thời gian. Về thuật toán TKU, tác giả trong bài viết [1] đã kết luận thuật toán TKU không cho kết quả tốt hơn so với TKO nên bài luận văn này tập trung so sánh với thuật toán TKO.

Trân trọng.