ÁP DỤNG KỸ THUẬT PHÂN CỤM DỮ LIỆU MỜ
TRONG KHAI PHÁ DỮ LIỆU WEB
Đỗ Quang Khơi1
Tóm tắt: World Wide Web là một kho dữ liệu khổng lồ, vì vậy việc khai phá Web
để khám phá ra những thông tin, tri thức hữu ích mang một ý nghĩa hết sức quan trọng.
Với mục đích đó, bài báo này trình bày tổng quan về khai phá dữ liệu Web, các hướng
tiếp cận phân cụm tài liệu Web. Qua đó, bài báo giới thiệu mơ hình tiếp cận phân cụm
tài liệu Web bằng kỹ thuật phân cụm dữ liệu mờ và trình bày cụ thể quá trình tìm kiếm
và phân cụm tài liệu Web bằng kỹ thuật phân cụm dữ liệu mờ với thuật tốn Fuzzy
C-Means.
1. Giới thiệu
Các phương pháp phân tích dữ liệu truyền thống (dữ liệu rõ) tập trung phân tích
một tập dữ liệu ban đầu thành các cụm dữ liệu có tính tự nhiên và mỗi đối tượng dữ liệu
chỉ thuộc về một cụm dữ liệu, phương pháp này chỉ phù hợp với việc khám phá ra các
cụm có mật độ cao và rời nhau, với đường biên giữa các cụm được xác định tốt. Tuy
nhiên, trong thực tế, đường biên giữa các cụm có thể mờ, các cụm có thể chồng lên
nhau, nghĩa là một số các đối tượng dữ liệu thuộc về nhiều cụm khác nhau. Do đó, các
phương pháp phân cụm truyền thống không mô tả được dữ liệu thực. Vì vậy, người ta
đã áp dụng lý thuyết tập mờ trong phân cụm dữ liệu (PCDL) để giải quyết cho trường
hợp này. Cách thức kết hợp này được gọi là PCDL mờ (gọi tắt là phân cụm mờ).
Hơn nữa, World Wide Web (WWW) là một kho thông tin khổng lồ với tiềm năng
được coi là khơng có giới hạn. Để đáp ứng phần nào nhu cầu tìm kiếm và sử dụng
nguồn tri thức này, người ta đã xây dựng các cơng cụ tìm kiếm và xử lý thông tin bằng
cách áp dụng các kỹ thuật khai phá dữ liệu (KPDL) trong khai phá tài nguyên Web.
Trong đó, PCDL Web là một bài tốn điển hình trong khai phá tài nguyên Web.
Hiện tại đã có một số thuật toán PCDL được sử dụng trong phân cụm tài liệu như
các thuật toán phân cụm phân hoạch, các thuật toán phân cụm phân cấp,… Tuy nhiên,
trong thực tế nội dung của một trang Web có thể thuộc vào nhiều nhóm chủ đề khác
nhau. Vì vậy, phân cụm theo nội dung trang Web với hướng tiếp cận truyền thống tỏ ra
còn nhiều hạn chế. Để giải quyết vấn đề này, một hướng đi mới đó là nghiên cứu và áp
dụng các kỹ thuật PCDL theo cách tiếp cận mờ trong KPDL Web.

Bài báo này xem xét khía cạnh sử dụng kỹ thuật phân cụm dữ liệu mờ trong
KPDL Web và được thực nghiệm bằng chương trình ứng dụng thực hiện tìm kiếm trên
Web và sau đó phân cụm kết quả tìm kiếm này bằng hai kỹ thuật phân cụm: phân cụm
rõ với thuật toán k-means và phân cụm mờ với thuật toán Fuzzy C-Means (FCM).

1

ThS, Trung tâm Học liệu, trường Đại học Quảng Nam


ÁP DỤNG KỸ THUẬT PHÂN CỤM DỮ LIỆU MỜ TRONG KHAI PHÁ …

2. Tổng quan về khai phá dữ liệu Web
Với sự phát triển nhanh chóng của Internet, các thơng tin trên WWW đã trở thành
một kho dữ liệu khổng lồ trong hầu hết các lĩnh vực kinh tế, xã hội, chính trị, giáo dục,
khoa học,... WWW chứa một bộ sưu tập các thông tin phong phú và đa dạng về nội
dung trang web với cấu trúc siêu văn bản và đa phương tiện, thông tin siêu liên kết, truy
cập và sử dụng thông tin, cung cấp một nguồn dữ liệu đồ sộ cho KPDL.

Hình 1. Phân loại KPDL Web.
Có nhiều khái niệm khác nhau về KPDL Web. Tuy nhiên, theo [6], [8], ta có khái
niệm tổng quát nhất như sau: KPDL Web là việc sử dụng các kỹ thuật KPDL để khám
phá ra những thông tin, tri thức hữu ích từ các cấu trúc siêu liên kết, nội dung trang web
và dữ liệu sử dụng. Dựa trên các kiểu dữ liệu chính được sử dụng trong q trình khai
phá, KPDL Web có thể được phân thành ba loại: khai phá nội dung, khai phá cấu trúc và
khai phá theo sử dụng [8].
• Khai phá nội dung Web:
Khai phá nội dung Web nhằm trích lọc hoặc khai thác những thơng tin hữu ích, tri
thức từ nội dung trang. Khai phá nội dung Web có thể được phân biệt bởi hai cách tiếp
cận: tiếp cận dựa trên hành động và tiếp cận dựa trên CSDL. Cách tiếp cận thứ nhất nhằm

mục đích cải thiện việc tìm kiếm và trích lọc thơng tin. Cách tiếp cận thứ hai nhằm mục
đích mơ hình hóa dữ liệu trên Web thành dạng có cấu trúc hơn để áp dụng vào truy vấn
CSDL và các ứng dụng KPDL.
• Khai phá cấu trúc Web:
Khai phá cấu trúc Web nhằm phát hiện ra tri thức hữu ích từ các siêu liên kết, các
siêu liên kết này chính là đặc trưng cho cấu trúc Web. Ví dụ, từ các liên kết, chúng ta có
thể khám phá các trang web quan trọng, và chúng cũng chính là một kỹ thuật quan trọng
được sử dụng trong các máy tìm kiếm. KPDL truyền thống khơng thực hiện được như
vậy bởi vì nó thường là khơng có cấu trúc liên kết trong một bảng quan hệ.
51


ĐỖ QUANG KHƠI
• Khai phá theo sử dụng Web:
Khai phá theo sử dụng Web đề cập đến sự khám phá các mẫu truy cập của người
dùng từ các bản ghi sử dụng Web (Web log records). Phân tích q trình đăng nhập
Web của người dùng cũng có thể giúp cho việc xây dựng các dịch vụ Web theo yêu cầu
đối với từng người dùng riêng lẻ được tốt hơn. Một trong những vấn đề quan trọng
trong khai phá theo sử dụng Web là tiền xử lý luồng dữ liệu nhấp chuột trong các bản
ghi sử dụng nhằm đem lại dữ liệu đúng đắn để khai phá.
3. Các hướng tiếp cận phân cụm tài liệu Web
Có rất nhiều phương pháp tiếp cận phân cụm tài liệu Web đã được đề xuất. Mỗi
hướng tiếp cận theo một cách khác nhau, như: kiểu dữ liệu của các thuộc tính; độ đo
tương tự,... Dựa trên những đặc trưng hay thuộc tính của tài liệu, hướng tiếp cận của các
thuật toán phân cụm tài liệu Web có thể chia làm các loại sau [9]:
• Phân cụm dựa trên văn bản:
Hướng tiếp cận phân cụm tài liệu Web dựa trên văn bản đặc tả mỗi tài liệu theo
nội dung của nó, tức là các từ (hoặc đoạn văn bản) chứa trong nó. Ý tưởng chính của
hướng tiếp cận này đó là nếu hai tài liệu có chứa nhiều từ chung với nhau thì có khả
năng hai tài liệu này là rất giống nhau.

Các kỹ thuật phân cụm tài liệu Web dựa trên văn bản như: phân cụm phân hoạch,
phân cụm phân cấp, phân cụm mờ, phân cụm dựa vào mạng nơron, phân cụm dựa vào
xác suất,...
• Phân cụm dựa trên liên kết:
Các phương pháp phân cụm dựa trên văn bản được phát triển để sử dụng đối với
bộ tài liệu tĩnh, đồng nhất và nhỏ. Ngược lại, WWW là một tập khổng lồ các trang web
đồng nhất và liên kết với nhau. Hơn nữa, các trang web lại có thêm những thơng tin
được đính kèm theo nhưng lại rất hữu ích cho q trình phân cụm, như: siêu dữ liệu, các
siêu liên kết.
Ý tưởng của hướng tiếp cận này đó là khi hai tài liệu được kết nối thơng qua một
liên kết có mối quan hệ về mặt ngữ nghĩa giữa chúng thì đó có thể là cơ sở cho việc
phân hoạch các tài liệu về các cụm.
Hai thuật toán tiêu biểu được phát triển dựa theo hướng tiếp cận này đó là: thuật
tốn PageRank (S. Brin và đồng nghiệp, 1998) và thuật toán HITS (J. M. Kleinberg,
1998). Trong đó, thuật tốn PageRank lập chỉ mục cho các liên kết giữa các website và
xác định giá trị liên kết của một trang web (gọi là PageRank). Dựa vào PageRank này,
thuật toán xác định thứ tự sắp xếp của mỗi trang trong các kết quả tìm kiếm. Trong khi
đó, thuật tốn HITS xếp thứ hạng tài liệu dựa trên thông tin liên kết giữa tập các tài liệu.
• Phân cụm lai ghép:
Phương pháp phân cụm tài liệu Web dựa trên liên kết chỉ đặc tả các tài liệu bằng
các thơng tin được trích xuất từ cấu trúc liên kết của tập tài liệu. Còn các phương pháp
52


ÁP DỤNG KỸ THUẬT PHÂN CỤM DỮ LIỆU MỜ TRONG KHAI PHÁ …
phân cụm tài liệu Web dựa trên văn bản thì đặc tả tài liệu bởi các từ chứa trong nó. Mặc
dù các liên kết có thể dẫn đến những trang khác nhau từ một trang nhưng nó khơng có
mục đích chỉ ra sự giống nhau giữa các trang. Các thuật tốn phân cụm này có thể cho
kết quả có hiệu quả khơng cao vì mật độ cấu trúc liên kết thu được có thể là quá nhiều
hoặc quá ít. Cịn các thuật tốn phân cụm dựa trên văn bản thì lại có vấn đề khi tiếp cận

với các ngôn ngữ khác nhau hay với đặc thù của mỗi ngơn ngữ, ví dụ như: từ đồng
nghĩa, từ trái nghĩa,... Mặt khác, các thông tin trên trang web không chỉ ở dưới dạng văn
bản mà cịn có thể là hình ảnh, âm thanh, hay đa phương tiện.
Chính vì những lý do trên, một phương pháp phân cụm lai ghép giữa hai phương
pháp trên được đề xuất để kết hợp những ưu điểm và hạn chế những nhược điểm cho
nhau. Các thuật toán được phát triển theo hướng tiếp cận này như là: thuật toán Phân
cụm nội dung-liên kết (Weiss và đồng nghiệp, 1996), Toric k-means (Modha &
Spangler, 2000),...
Tóm lại, việc lựa chọn phương pháp phân cụm tài liệu Web nào tốt nhất là một
vấn đề khơng dễ dàng, bởi vì trước hết, mỗi phương pháp đều có ưu và nhược điểm
riêng của nó. Thứ hai, hiệu quả của mỗi phương pháp phụ thuộc vào tập dữ liệu cụ thể
và lĩnh vực ứng dụng.
4. Kỹ thuật PCDL mờ trong phân cụm kết quả tìm kiếm trên Web
4.1. Hướng tiếp cận
Việc phân cụm tài liệu Web nhằm phân các trang Web có mức độ quan trọng
tương đương về một cụm. Có nhiều phương pháp để đánh giá mức độ quan trọng của
một trang Web, trong đó có phương pháp dựa vào các liên kết trang để xác định trọng
số cho trang. Các thuật toán PageRank, HITS,... đều dựa trên phương pháp này. Một
cách tiếp cận khác để đánh giá mức độ quan trọng đó là dựa vào nội dung của các trang
Web để xác định trọng số, nếu các trang Web có nội dung tương tự nhau thì sẽ có mức
độ quan trọng tương đương và sẽ cùng thuộc về một cụm.

Hình 2. Mơ hình tiếp cận phân cụm kết quả tìm kiếm
bằng kỹ thuật PCDL mờ.
53


ĐỖ QUANG KHÔI
Sử dụng kỹ thuật phân cụm mờ để phân một tập các trang Web với dữ liệu đã
chuẩn hóa được truy vấn từ dữ liệu Web thành c cụm sao cho mỗi trang Web trong cùng

một cụm là tương tự nhau về nội dung, các trang Web ở các cụm khác nhau thì khơng
tương tự nhau. Dựa vào đặc trưng của mỗi trang Web, kỹ thuật phân cụm mờ xác định
độ thuộc của trang Web vào một cụm và trọng tâm của cụm đó để thực hiện quá trình
phân cụm kết quả tìm kiếm. Mơ hình tiếp cận ở Hình 2 cũng như quá trình tìm kiếm và
phân cụm kết quả sẽ được trình bày cụ thể trong mục dưới dây.
4.2. Kỹ thuật phân cụm kết quả tìm kiếm

4.2.1. Mơ hình biểu diễn tài liệu Web
Hầu hết các thuật toán phân cụm đều yêu cầu tập dữ liệu cần được phân cụm ở
dạng một tập các véctơ xj = {xj1, xj2, …, xjm} trong không gian m chiều. Mỗi tài liệu j
được mô tả bởi một véctơ xj – gọi là véctơ đặc trưng (feature vector) và mỗi phần tử của
véctơ đặc trưng tương ứng với một từ của tập tài liệu. Việc tách lọc các đặc trưng cần
thiết thông qua véctơ đặc trưng phụ thuộc nhiều vào từng lĩnh vực. Số chiều của véctơ
đặc trưng là nhân tố chủ chốt trong thời gian chạy của thuật toán cũng như độ lớn của
nó.
Trong phân cụm tài liệu Web, hầu hết các kỹ thuật phân cụm thường sử dụng mơ
hình khơng gian véctơ (vector space) để biểu diễn các đối tượng dữ liệu. Mỗi trang Web
được biểu diễn bằng một véctơ pj = {tfj1, tfj2, …, tfjn} trong đó tfjk (k = 1, …, n) là tần
suất xuất hiện (TF-Term Frequency) của từ tk trong trang Web pj. Để biểu diễn tất cả
các trang Web cùng với một tập từ thì cần tách tất cả các từ tìm được trên tổng các trang
Web và sử dụng chúng như véctơ đặc trưng. Theo mơ hình TF này thì trọng số wjk của
từ tk trong trang Web pj được xác định theo một trong các công thức sau [10]: wjk = tf jk
hoặc wjk = 1 + log(tfjk).
Ngồi mơ hình TF, các đối tượng dữ liệu có thể được biểu diễn dựa trên mơ hình
nghịch đảo tần suất xuất hiện (IDF-Inverse Document Frequency). Theo [10], nghịch
đảo tần suất xuất hiện của từ tk trong trang trang Web pj được định nghĩa là idfjk =
log(n/hk). Trong đó, n là tổng số trang Web và hk là số lượng trang Web có chứa từ tk.
Một mơ hình biểu diễn dữ liệu khác cũng thường được sử dụng trong phân cụm
tài liệu Web đó là mơ hình kết hợp TF-IDF. Với mơ hình này, trọng số wjk của từ tk
trong trang Web pj được định nghĩa như sau [10]:


w jk = tf jk x idf jk

(4.1)

Trong đó:
tfjk: là tần suất xuất hiện của từ tk trong trang Web pj;
idfjk = log(n/hk) là nghịch đảo tần suất xuất hiện của từ tk trong trang Web pj;
n: tổng số trang Web trong tập trang Web C;
hk: số lượng trang Web có chứa từ tk.
4.2.2. Q trình tìm kiếm và xử lý kết quả

54


ÁP DỤNG KỸ THUẬT PHÂN CỤM DỮ LIỆU MỜ TRONG KHAI PHÁ …

Về cơ bản, quá trình tìm kiếm và phân cụm kết quả tìm kiếm bằng kỹ thuật phân
cụm mờ sẽ diễn ra theo các bước như sau [9]:
i. Tìm kiếm dữ liệu trên Web:
Nhiệm vụ chủ yếu của giai đoạn này là dựa vào từ khóa tìm kiếm để tìm kiếm và
trả về một tập các trang Web bao gồm nội dung, tiêu đề, mơ tả tóm tắt, URL,… tương
ứng với mỗi trang.
ii. Tiền xử lý dữ liệu:
Đây là giai đoạn vơ cùng quan trọng, nó ảnh hưởng rất lớn đến quá trình thực hiện
phân cụm. Nhiệm vụ của giai đoạn này là làm giảm số từ trong mỗi tài liệu, do vậy nó
có tác dụng làm giảm độ phức tạp tính tốn của các giai đoạn sau và nâng cao hiệu quả
cho giai đoạn kế tiếp. Đây là quá trình làm sạch dữ liệu và chuyển dịch các tài liệu
thành các dạng biểu diễn dữ liệu thích hợp.
Giai đoạn này bao gồm các công việc như sau:


Chuẩn hóa văn bản: chuyển văn bản thơ về dạng văn bản sao cho việc xử lý sau
này được dễ dàng, đơn giản, thuật tiện, chính xác so với việc xử lý trực tiếp trên văn bản
thơ mà ảnh hưởng ít đến kết quả xử lý, như: xóa các thẻ HTML và các loại thẻ khác để
trích ra các từ/cụm từ; Chuyển các ký tự hoa thành các ký tự thường; Xóa bỏ các dấu
câu, xố các ký tự trắng dư thừa,...
Loại bỏ stop-words: stop-words là những từ mà xuất hiện q nhiều trong kết quả
nhưng khơng giúp ích gì trong việc phân biệt nội dung của các tài liệu. Ví dụ: Trong
tiếng Việt các từ như “thì”, “mà”, “và”, “hoặc”,...; trong tiếng Anh các từ như “a”, “an”,
“the”, “of”, “to”, “on”, “by”,...; Vì đặc điểm của stop-words nên chúng được loại bỏ mà
không ảnh hưởng đến các giai đoạn sau.
Chuyển đổi về từ gốc: loại bỏ tiền tố và hậu tố của từ để biến đổi nó thành từ gốc.
Vì trong thực tế một từ gốc có thể có nhiều hình thái biến đổi, chẳng hạn như động từ,
danh từ, tính từ, trạng từ; và giữa chúng có mối quan hệ ngữ nghĩa. Ví dụ như những từ:
“clusters”, “clustering”, “clustered” là có cùng mối quan hệ với từ “cluster”.
iii. Xây dựng từ điển:
Từ điển bao gồm các từ riêng biệt trong tập các trang Web từ kết quả truy vấn. Từ
điển là một bảng bao gồm các từ, chỉ số của nó trong từ điển và được sắp xếp theo thứ
tự. Theo [5], [7], [10] từ điển được xây dựng với 500 phần tử sau khi được chuẩn hóa là
phù hợp.
iv. Tạo ma trận tài liệu:
Ma trận tài liệu T được tạo bằng cách đếm số lần xuất hiện của mỗi từ từ ti trong
mỗi trang Web pj.
v. Véctơ hóa tài liệu:
Giai đoạn này tính tf và idf, xác định trọng số W theo công thức (4.1) cho tất cả các
từ của mỗi trang Web và véc tơ hóa tất cả các trang Web.
vi. Phân cụm kết quả tìm kiếm bằng thuật toán FCM:
55



ĐỖ QUANG KHƠI
™ Tư tưởng thuật tốn:
Thuật tốn FCM thực hiện phân cụm bằng một chuỗi các phép lặp các công thức [4]:
n

vi =

∑ (u

) m xk

ik

k =1
n

∑ (u

ik

k =1

uik =

)m
1

⎛ dik
⎜⎜
∑

j =1 ⎝ d jk
c

(4.2), và:

; 1≤ i ≤ c

⎞
⎟⎟
⎠

2
m −1

; 1 ≤ k ≤ n;1 ≤ i ≤ c

(4.3)

để tối ưu các phân hoạch mờ của tập dữ liệu dựa trên việc tính tốn độ tương tự có trọng
số giữa đối tượng xk và trọng tâm của cụm i. Sau mỗi vịng lặp, thuật tốn tính tốn và
cập nhật lại phần tử ujk trong ma trận phân hoạch U. Thuật toán sẽ dừng lại khi

uij( k +1) − uijk < ξ , trong đó ξ ∈ [0, 1] là ngưỡng kết thúc cho trước.
™ Phát biểu bài toán:
Input: số cụm c; tham số mờ m ∈ [1, ∞), số vòng lặp tối đa Kmax và ngưỡng kết

thúc ξ ∈ [0, 1].
Output: c cụm dữ liệu sao cho hàm tiêu chuẩn [4]:
n


c

J m (U , V ) = ∑∑ (uik ) m d 2 ( xk , vi ) đạt giá trị cực tiểu.
k =1 i =1

™ Thuật toán [4]:
1. Khởi tạo ma trận U = [uij], chọn ma trận ban đầu U(0)

Mfc;

Tại bước k, k = 0, 1, ..., Kmax:
(k )

2. Cập nhật trọng tâm của cụm vi

, i = 1, 2, ..., c theo công thức (4.2);

3. Cập nhật ma trận thành viên (độ thuộc) U

( k +1)

= [uik( k +1) ] theo công thức

(4.3);
( k +1)
− U ( k ) < ξ thì thực hiện bước 5; ngược lại, đặt U(k) = U(k+1), quay
4. Nếu U

lại bước 2;
5. Đưa ra các cụm kết quả.

™ Thuật toán FCM trong phân cụm kết quả tìm kiếm trang Web:
1. Khởi tạo ngẫu nhiên ma trận độ thuộc ban đầu U(0) = [uij], với uij là độ thuộc
của trang Web pj đối với cụm ci;
56


ÁP DỤNG KỸ THUẬT PHÂN CỤM DỮ LIỆU MỜ TRONG KHAI PHÁ …

Tại bước k, k = 0, 1,..., Kmax:
(k )

2. Cập nhật trọng tâm của các cụm vi

, i = 1, 2,..., c theo công thức (4.2);

3. Dựa vào ma trận trọng số của các từ trong mỗi trang Web pj (công thức 4.1),
xác định độ đo tương tự dựa trên khoảng cách giữa nó với cụm ci. Cập nhật lại ma trận

độ thuộc U

( k +1)

= [uik( k +1) ] theo công thức (4.3);

( k +1)
− U ( k ) < ξ thì thực hiện bước 5; ngược lại, đặt U(k) =
4. Nếu U

U(k+1), quay lại bước 2;
5. Đưa ra các cụm kết quả.

Trong đó:
X = {x1, x2, ..., xn}

Rn, là tập dữ liệu ban đầu;

c: là số cụm dữ liệu trong X;
m: là trọng số mũ, hay được gọi là tham số mờ, 1 ≤ m < ∞;
U = [uik], là ma trận phân hoạch mờ của X trong C cụm, U
uik

Mfc;

[0, 1]: độ thuộc của đối tượng xk đối với cụm i;

V = [vji] = (v1, v2, ..., vc), là ma trận biểu diễn các đối tượng trọng tâm của cụm;
vi = (vi1, vi2, ..., vin), là trọng tâm của cụm i;
d 2 ( xk , vi ) : là khoảng cách Euclide từ đối tượng xk đến trọng tâm của cụm thứ i.

5. Kết quả thực nghiệm
Áp dụng kỹ thuật phân cụm dữ liệu mờ trong KPDL Web được chúng tôi thực
nghiệm thông qua một chương trình ứng dụng thực hiện tìm kiếm trên Web và sau đó
phân cụm kết quả tìm kiếm này bằng cả hai kỹ thuật phân cụm: phân cụm rõ với thuật
toán k-means và phân cụm mờ với thuật toán FCM nhằm có sự so sánh kết quả phân
cụm của hai kỹ thuật phân cụm rõ và phân cụm mờ.
5.1. Cài đặt hệ thống
5.1.1. Kiến trúc hệ thống

57



ĐỖ QUANG KHƠI

Người dùng
Từ khóa
tìm kiếm

Truy vấn
đến Google

Kết quả
phân cụm

API

Máy
tìm kiếm
Google

Kết quả
truy vấn

Quá trình
phân cụm

CSDL
Kết quả
truy vấn

Hình 3. Kiến trúc hệ thống của chương trình thử nghiệm.
Chương trình thử nghiệm được chạy trên môi trường .NET Framework 4.0 với

ngôn ngữ lập trình Visual Basic 2005 và CDSL được quản lý và lưu trữ bằng SQL
Server 2005. Hệ thống được thiết kế như Hình 3 ở trên.
Chương trình được kết nối với máy tìm kiếm Google bằng cách sử dụng một số
hàm trong API của Google để lấy dữ liệu là kết quả truy vấn tìm kiếm từ Google để lưu
vào CSDL của hệ thống phục vụ cho quá trình phân cụm.
Việc tìm kiếm được thực hiện bằng cách sử dụng máy tìm kiếm Google để tìm
kiếm tự động, chương trình sẽ dựa vào URL để lấy toàn văn của tài liệu đó và lưu trữ lại
phục vụ cho q trình tìm kiếm và phân cụm sau này.
5.1.2. Thiết kế CSDL
CSDL của chương trình bao gồm các bảng chính sau đây:
¾ Bảng 1: đây là bảng lưu trữ từ điển.
Tên trường

Kiểu dữ liệu

Mơ tả

PhraseID

Int

Khóa chính, chỉ số của mỗi từ

Phrase

Nvarchar

Từ cần lưu trữ

¾ Bảng 2: đây là bảng lưu trữ nội dung của trang Web được lấy về từ kết quả

tìm kiếm của Yahoo.

58


ÁP DỤNG KỸ THUẬT PHÂN CỤM DỮ LIỆU MỜ TRONG KHAI PHÁ …

Tên trường

Kiểu dữ liệu

Mơ tả

PageID

Int

Khóa chính

URL

Nvarchar

URL của trang Web

Snipet

Nvarchar

Trích đoạn của nội dung trang Web


Content

Nvarchar

Nội dung của trang Web

IsTokenozed

Bit

Cho biết trang Web này đã được tách từ hay chưa

IsClustered

Bit

Cho biết trang Web này đã được phân cụm hay
chưa

ClusterID

Int

Khóa ngoài, liên kết đến bảng Clusters, cho biết
trang Web thuộc cụm nào sau khi được phân cụm

¾ Bảng 3: đây là bảng liên kết giữa các trang Web và từ điển
Tên trường


Kiểu dữ liệu

Mơ tả

DicPageID

Int

Khóa chính

PageID

Int

Khóa ngồi, liên kết đến bảng Pages

PhraseID

Int

Khóa ngồi, liên kết đến bảng Dictionary

Score

Float

Cho biết tần suất xuất hiện của các từ trong trang
Web

¾ Bảng 4: đây là bảng lưu trữ các cụm đã tìm được

Tên trường

Kiểu dữ liệu

Mơ tả

ClusterID

Int

Khóa chính, chỉ số của cụm

Lable

Nvarchar

Nhãn của cụm

5.1.3. Q trình tìm kiếm và phân cụm được tóm tắt lại như sau:
Input:
+ Một tập các trang Web P tìm được theo truy vấn;
+ Tham số mờ hóa m.
Output:
+ Các trang Web được phân cụm theo thuật toán k-means hoặc FCM.
Các bước thực hiện:
Bước 1: Tiền xử lý;
Bước 2: Xây dựng từ điển;
Bước 3: Tạo ma trận tài liệu;
Bước 4: Véctơ hóa tài liệu;


59


ĐỖ QUANG KHÔI

Bước 5: Xử lý phân cụm;
Bước 6: Hiển thị kết quả phân cụm.
5.1.4. Một số giao diện chính của chương trình:

Hình 4. Giao diện nhập từ khóa cần tìm.

Hình 5. Giao diện hiển thị kết quả tiền xử lý và véctơ hóa trang Web

60


ÁP DỤNG KỸ THUẬT PHÂN CỤM DỮ LIỆU MỜ TRONG KHAI PHÁ …

Hình 6. Giao diện kết quả phân cụm bằng FCM.
5.2. Kết quả
Với từ khóa “cluster”, khi thực hiện tiền xử lý và phân cụm với hai thuật toán kmeans và FCM (với tham số mờ hóa m = 2.0; ngưỡng kết thúc ξ = 0.05) trên tập dữ liệu
với hơn 4000 trang web, chương trình cho kết quả như sau:
Bảng 6. Bảng so sánh thời gian thực hiện hai thuật tốn FCM và k-means.
Thời gian trung bình (giây)
Số trang

Số cụm

Tiền xử lý


Phân cụm
k-mean

FCM (m=2.0)

100

10

0.85

1.319

7.167

100

20

0.85

1.926

11.408

200

10

0.95


2.452

25.731

200

20

0.95

4.524

37.268

300

10

0.102

4.588

39.902

300

20

0.102


7.469

54.118

400

10

0.131

8.171

62.996

61


ĐỖ QUANG KHƠI

Thời gian trung bình (giây)
Số trang

Số cụm

Tiền xử lý

Phân cụm
k-mean


FCM (m=2.0)

400

20

0.131

11.182

79.701

500

10

0.142

12.526

92.631

500

20

0.142

16.986


149.390

1000

10

0.189

22.124

306.447

1000
20
0.189
43.935
496.282
Qua kết quả trên, ta thấy rằng thời gian thực hiện thuật toán phụ thuộc vào độ lớn
của tập dữ liệu và số cụm cần phân cụm. Riêng với thuật tốn FCM cịn phụ thuộc vào
tham số mờ hóa m và ngưỡng kết thúc ξ. Nếu tham số mờ hóa m và ngưỡng kết thúc ξ
được xác định tốt thì chất lượng và thời gian thực hiện phân cụm được cải thiện rất
nhiều. Khơng có quy tắc nào để lựa chọn một tham số mờ hóa m tối ưu. Cho đến nay, có
lẽ chiến lược tốt nhất để chọn được giá trị tối ưu cho m đó là thử nghiệm với các giá trị
khác nhau của m, từ đó chọn m cho kết quả phân cụm tốt nhất. Đối với hầu hết dữ liệu,
m [1.5, 3.0] thường cho kết quả tốt [4]. Với đánh giá này, chương trình thực nghiệm
đã cho kết quả tương tự.
Chính vì vậy, thuật toán FCM cho kết quả thời gian thực hiện phân cụm lâu hơn
thuật toán k-means. Tuy nhiên, qua khảo sát kết quả các cụm thì chất lượng của các
cụm khi thực hiện với thuật toán FCM cho hiệu quả cao hơn thuật tốn k-means bởi vì
các trang Web trong cùng một cụm có nội dung tương tự với nhau hơn và FCM có khả

năng phân cụm đối với những trang Web cùng thuộc về những chủ đề khác nhau,
nghĩa là các cụm có thể chồng chéo lên nhau.
TÀI LIỆU THAM KHẢO
Tiếng Việt:
[1] Đoàn Văn Ban (2003), Bài giảng Khai thác kho dữ liệu, Viện Công nghệ
thông tin Việt Nam, Hà Nội.
[2] Hồ Thuần và Đặng Thanh Hà (2007), Lôgic mờ và ứng dụng, NXB Đại học
Quốc gia Hà Nội, Hà Nội.
Tiếng Anh:
[3] Periklis Andritsos (2002), Data Clusting Techniques, University of Toronto,
Toronto.

62


ÁP DỤNG KỸ THUẬT PHÂN CỤM DỮ LIỆU MỜ TRONG KHAI PHÁ …

[4] James C. Bezdek (1984), “FCM: The fuzzy c-means clustering algorithm”,
Computer and Geosciences, vol. 10 (2-3), pp. 191-203.
[5] Christian Borgelt and Andreas Nurnberger (2004), Fast Fuzzy Clustering of
Web Page Collections, PKDD Workshop on Statistical Approaches for Web
Mining SAWM, Pisa.
[6] Jiawei Han, Micheline Kamber and Jian Pei (2011), Data Mining: Concepts
and Techniques, 3rd Edition, Morgan Kaufmann Publishers, Waltham.
[7] Raghu Krishnapuram, Anupam Joshi, and Liyu Yi (1999), “A Fuzzy Relative
of the k-Medoids Algorithm with Application to Web Document and Snippet
Clustering”, IEEE International Fuzzy Systems Conference Proceedings, vol.
3, pp. 1281-1286.
[8] Bing Liu (2007), Web Data Mining, Springer, New York.
[9] Maofu Liu, Yanxiang He and Huijun Hu (2004), Web Fuzzy Clustering and

Its Applications in Web Usage Mining, Proceedings of 8th International
Symposium on Feature Software Technology (ISFST-2004).
[10] Wenyi Ni (2004), A Survey of Web Document Clustering, Southern
Methodist University, Dallas.
Title: THE APPLICATION OF FUZZY DATA CLUSTERING TECHNIQUE IN
WEB DATAMINING
DO QUANG KHOI
Quang Nam University
Abstract: World Wide Web is a huge data warehouse. Therefore, using Web
mining to discover useful information and knowledge is of important meaning. For
that purpose, this article provides an overview of the Web data mining and Web
document clustering approaches. Thus, this article introduces the Web fuzzy clustering
processing model and also presents specifically the process of Web document searching
and clustering by fuzzy data clustering technique with Fuzzy C-Means algorithm.

63