Một số chủ đề KH-CN của KTLab giai đoạn

Bản thuyết trình với chủ đề: "Một số chủ đề KH-CN của KTLab giai đoạn"— Bản ghi của bản thuyết trình:

1 Một số chủ đề KH-CN của KTLab giai đoạn 2012-2014
Hà Quang Thụy Phòng Thí nghiệm Công nghệ Tri thức - KTLab Trường ĐHCN, Đại học Quốc gia Hà Nội, Hà Nội, KTLab

2 Nội dung Tóm tắt đa văn bản
Phát hiện vai trò & dự báo bùng nổ sự kiện trên mạng xã hội Khai phá dữ liệu văn bản Y Sinh học Khai phá dữ liệu quá trình Tích hợp dữ liệu và khai phá dữ liệu song song Một số hướng đề tài SVNCKH September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019

3 1. Tóm tắt đa văn bản Giới thiệu chung Một số nội dung cần thực hiện
Phối hợp thực hiện đề tài cấp Bộ B ( ) Đơn vị chủ trì: Trường ĐHBKHN. Chủ nhiệm đề tài: PGS. TS. Lê Thanh Hương Một số nội dung cần thực hiện Nghiên cứu phương pháp xác định từ khóa và trọng số 06/2012 Nghiên cứu loại bỏ chồng chéo trong các văn bản trong cụm văn bản 09/2012 Nghiên cứu phương pháp sắp xếp độ quan trọng giữa các văn bản trong cụm văn bản 9/2012 Thiết kế và cài đặt chương trình tóm tắt đa văn bản tiếng Việt 9/2013 Xây dựng tập dữ liệu thử nghiệm phục vụ bài toán tóm tắt đa văn bản 9/2013 September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019

4 Tóm tắt đa văn bản (tiếp)
Tình hình thực hiện Nghiên cứu phương pháp xác định từ khóa và trọng số 06/2012: Chưa hoàn thành báo cáo (Sử dụng mô hình chủ đề ẩn cho miền lĩnh vực tóm tắt văn bản: các bước lựa chọn từ khoa), Nghiên cứu loại bỏ chồng chéo trong các văn bản trong cụm văn bản 09/2012: Chưa hoàn thành báo cáo (Khai thác kết quả nghiên cứu về kế thừa văn bản) Nghiên cứu phương pháp sắp xếp độ quan trọng giữa các văn bản trong cụm văn bản 9/2012: Chưa hoàn thành báo cáo (Mô hình chủ đề ẩn) Bài báo ghi nhận kết quả thực hiện đề tài [QTTT12] Quang-Thuy Ha, Thi-Oanh Ha, Thi-Dung Nguyen, Thuy-Linh Nguyen (2012). Refining the Judgement Threshold to Improve Recognizing Textual Entailment Using Similarity, ICCCI 2012, Part II, LNAI 7654, pp. 335–344, 2012. [TLQ12] Thi-Ngan Pham, Le-Minh Nguyen, Quang-Thuy Ha (2012). Named Entity Recognition for Vietnamese documents using semi-supervised learning method of CRFs with Generalized Expectation Criteria, IALP 2012, Ha Noi, Vietnam, November 13-15, 2012 (in press). September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019

5 2. Phát hiện vai trò và dự báo bùng nổ
Giới thiệu chung Phối hợp thực hiện đề tài cấp Bộ Công an Chủ trì đề tài: ThS Nguyễn Lương Hoàng Hoa Một số yêu cầu chính Dự báo bùng nổ sự kiện toàn cục Dự báo bùng nổ sự kiện cục bộ: một cộng đồng, một cá nhân Một số nội dung chính Nghiên cứu đặc trưng của Facebook, Twitter, blogsphore Phương pháp thu thập dữ liệu và tiền xử lý dữ liệu Phương pháp phát hiện vai trò Phương pháp dự bào bùng nổ sự kiện Phương pháp kết hợp các mạng xã hội Thiết kế và xây dựng chương trình cho Facebook, Twitter, blogsphore Kết hợp kết quả từ các mạng xã hội Một số giải pháp phát hiện vai trò và bùng nổ Đã giới thiệu (báo cáo 29/9/2012) September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019

6 Thu thập dữ liệu mạng xã hội
Các hình thức thu thập dữ liệu Chiêu mộ người tham gia theo ngữ cảnh ngoại tuyến, Chiêu mộ người tham gia theo ngữ cảnh trực tuyến, Thu thập tự động (crawling) dữ liệu. [BOMRS12] Matko Boanjak, Eduardo Oliveira, José Martins, Eduarda Mendes Rodrigues, Luís Sarmento (2012). TwitterEcho: a distributed focused crawler to support open research with twitter data, WWW (Companion Volume) 2012: [LZTCSS09] L. Lopes, J. Zamite, B. Tavares, F. Couto, F. Silva, and M. Silva (2009). Automated social network epidemic data collector, INForum - Simposio de Informatica, September, 2009. [PP10] A. Pak and P. Paroubek (2010). Twitter as a corpus for sentiment analysis and opinion mining,. The 7th conference on International Language Resources and Evaluation (LREC), May 2010. [Russ11] Matthew A. Russell (2011). Mining the social web, O'Reilly, 2011. [Wang10] Alex Hai Wang (2010). Don't Follow Me - Spam Detection in Twitter, SECRYPT 2010: [ZSCS10] João Zamite, Fabrício A. B. da Silva, Francisco M. Couto, Mário J. Silva (2010). MEDCollector: Multisource Epidemic Data Collector, ITBAM 2010: September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019

7 Thu thập dữ liệu từ Facebook
Tìm hiểu chung Thu thập thông tin thành viên và đồ thị các mối liên kết bạn bè: chỉ cho phép truy xuất thông tin thành viên từ chính những thành viên đó hoặc bạn bè có liên kết. Graph API Thu thập tự động, trực tuyến Thu thập thông tin thành viên và đồ thị các mối liên kết bạn bè Đăng nhập vào tài khoản Facebook Vào địa chỉ để lấy Access token tương ứng Nhóm thực hiện Anh Trần Mai Vũ và một số anh chị em [WGG12] Robert E. Wilson, Samuel D. Gosling, and Lindsay T. Graham (2012). A Review of Facebook Research in the Social Sciences, Perspectives on Psychological Science 7(3) 203– 220. September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019

8 Thu thập dữ liệu từ Twitter
Phương pháp chính Tham khảo Microblogs của TREC Thông qua giao diện chương trình ứng dụng Search API, Rest API (Version 1.1) và Streaming API. Nhóm thực hiện Anh Vũ Tiến Thành và một số anh chị em Lưu ý khai phá dữ liệu dòng (hình vẽ) September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019

9 3. Khai phá dữ liệu văn bản y sinh học
Giới thiệu chung Phối hợp thực hiện với GS. Nigel Collier (NII) Đã và đang triển khai Nhóm thực hiện: Xuân Hiếu, Trần Mai Vũ, Lê Hoàng Quỳnh và các anh chị em khác Một số nội dung chính Xây dựng ontology cho miền ứng dụng Trích chọn thực thể và đặc trưng, Trích chọn quan hệ tương tác Một số nội dung chi tiếu (Báo cáo của nhóm Trần Mai Vũ, Lê Hoàng Quỳnh) September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019

10 I.4. Khai phá dữ liệu quá trình
Giới thiệu chung Đề tài: “Improving Business Process and Complex Event Sequence Analytics using Process Mining Techniques” Phối hợp thực hiện với GS. Bart Baesens The Department of Management Informatics, part of the Faculty of Business and Economics at KU Leuven (Bỉ) Khái niệm khai phá quá trình Process Mining: chiết xuất thông tin có giá trị, liên quan đến quá trình từ các bản ghi sự kiện, bổ sung tới các tiếp cận hiện có để quản lý quá trình kinh doanh “Process mining, i.e., extracting valuable, process-related information from event logs, complements existing approaches to Business Process Management (BPM)” September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019 [Aalst11] WMP Van der Aalst (2011). Process Mining: Discovery, Conformance and Enhancement of Business Processes, Springer, 2011.

11 Khai phá dữ liệu quá trình
Khai phá quá trình Là một chuyên ngành mới cung cấp bộ công cụ toàn diện để cung cấp sự hiểu biết quá trình kinh doanh trong thực tiễn và cải tiến qúa trình. Được xây dựng dựa trên Điều khiển quá trình theo mô hình và Khai phá dữ liệu Phát triển của Quản lý quy trình kinh doanh và Thông minh kinh doanh September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019

12 Khai phá dữ liệu quá trình
September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019 [Aalst11] WMP Van der Aalst (2011). Process Mining: Discovery, Conformance and Enhancement of Business Processes, Springer, 2011.

13 Nội dung trong đề tài September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019

14 5. Khai phá dữ liệu song song
Giới thiệu chung Process Mining Phối hợp thực hiện với GS. Joshua Zhexue Huang, Shenzhen Institutes of Advanced Technology, Chinese Academy of Sciences (Trung Quốc) Một số nội dung chính Bộ công cụ AlphaMiner Thuật toán khai phá dữ liệu song song rừng ngẫu nhiên Multi-Layer Network for Influence Propagation over Microblog September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019

15 6. Nhóm đề tài SVNCKH Giới thiệu chung Danh sách chủ đề
Tương ứng với các đề tài nghiên cứu như phần I Thành phần: K54 (chủ chốt) và K55 (thừa kế) Danh sách chủ đề Tóm tắt đa văn bản mạng xã hội Khai phá dữ liệu Y Sinh học Phát hiện và dự báo sự kiện trong mạng xã hội Xếp hạng đối tượng trong mạng xã hội Xác định vai trò trong mạng xã hội Khai phá quan điểm trong mạng xã hội Dự báo bùng nổ sự kiện trong mạng xã hội Tích hợp sơ đồ dữ liệu Khai phá dữ liệu song song September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019

16 Nhóm chủ đề tiếp tục Tóm tắt đa văn bản Khai phá dữ liệu y sinh học
Tóm tắt đa văn bản mạng xã hội Phương pháp dự trên diễn ngôn Đánh giá tóm tắt văn bản dựa trên kế thừa văn bản Khai phá dữ liệu y sinh học Khảo sát các công trình SVNCKH từ K49 - K52 2008: Lê Diệu Thu (K49) và Trần Thị Ngân (K50). Xây dựng Ontology nhằm hỗ trợ tìm kiếm ngữ nghĩa trong lĩnh vực y tế (giải nhì) 2010: Nguyễn Tiến Thanh (K51), Vũ Xuân Sơn (K52), Lê Thu Hà (K52). Một mô hình xây dựng tự động Ontology dựa vào Wikipedia tiếng Việt trên miền ứng dụng các trường đại học Việt Nam (giải Nhì). 2011: Chu Thị Thủy (K52), Đào Minh Tùng (K52), Hà Thị Oanh (K53), Trần Phi Dũng (K53). Mô hình trích chọn quan hệ tương tác protein và gen dựa trên kỹ thuật boostrapping và học máy SVM (giải Nhì) Nâng cấp các công trình nói trên Tìm hiểu và bổ sung kết quả nghiên cứu nhóm anh chị Trần Mai Vũ và Lê Hoàng Quỳnh September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019September 10, 2019

17 TRÂN TRỌNG CÁM ƠN KT-SISLAB