Tài liệu Chọn dịch vụ web dựa trên dàn khái niệm

HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG --------------------------------------- VŨ THỊ NHƯ QUỲNH CHỌN DỊCH VỤ WEB DỰA TRÊN DÀN KHÁI NIỆM Chuyên ngành: Truyền dữ liệu và mạng máy tính Mã số: 60.48.15 Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS Trần Đình Quế TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ HÀ NỘI - 2010 MỞ ĐẦU Dịch vụ web được xem là các thành phần phần mềm có khả năng tương tác với nhau dựa vào các giao thức và các chuẩn mở như SOAP, WSDL, UDDI, BPEL. Các chuẩn này đều hướng đến hỗ trợ các thao tác trong môi trường dịch vụ web như khám phá, chọn lựa, tích hợp và thực thi. Trong vài năm trở lại đây, kết hợp web ngữ nghĩa, công nghệ agent và dịch vụ web đã thu hút nhiều quan tâm nghiên cứu. Chọn dịch vụ là một pha quan trọng trong vòng đời phát triển của dịch vụ web ngữ nghĩa. FCA (Formal Concept Analysis) là một lý thuyết toán học cho phép xây dựng một cấu trúc được sắp xếp có thứ tự (cây phân cấp), gọi là dàn khái niệm, từ một ngữ cảnh ; trong khi đó công nghệ agent nhằm hỗ trợ cho tự động hoá các hoạt động trong môi trường dịch vụ. Đề tài “Chọn dịch vụ web dựa trên dàn khái niệm” sẽ tìm hiểu về chọn dịch vụ web ngữ nghĩa. Luận văn áp dụng cách tiếp cận chọn dịch vụ web dựa trên cộng đồng các agent, kỹ thuật được áp dụng hỗ trợ cho việc chọn sử dụng dàn khái niệm. Nội dung của luận văn gồm 3 chương: Chương 1: Tổng quan về chọn dịch vụ web ngữ nghĩa. Chương 2: Chọn dịch vụ web dựa trên dàn khái niệm. Chương 3: Thử nghiệm và kết quả. I. NỘI DUNG CHÍ NH CỦ A TƢ̀NG CHƢƠNG CHƢƠNG 1: Chương 1 sẽ giới thiệu tổng quan về các đặc điểm của dịch vụ web, và các hạn chế của nó. Bằng việc bổ sung ngữ nghĩa cho các bản mô tả dịch vụ, dịch vụ web ngữ nghĩa hiện là công nghệ cho phép tự động quảng bá, tìm kiếm, chọn lựa, tích hợp và thực thi các dịch vụ do vậy ngày càng đáp ứng được nhu cầu của người dùng. Chọn dịch vụ là một pha quan trọng trong vòng đời phát triển của dịch vụ web ngữ nghĩa. Phần cuối chương giới thiệu các phương pháp chọn dịch vụ và đi sâu vào hệ thống chọn dịch vụ dựa trên agent cải tiến các phương pháp truyền thống cho chọn dịch vụ. Chọn dịch vụ web ngữ nghĩa Sự xuất hiện của các chuẩn công nghệ dịch vụ web ngữ nghĩa đã tạo điều kiện phát triển cho các ứng dụng diện rộng trong môi trường các hệ thống mở. Số lượng các dịch vụ ngày càng tăng làm cho việc tìm kiếm chọn lựa ra một dịch vụ thoả mãn yêu cầu của người dùng ngày càng cấp thiết hơn. Tuy nhiên việc tìm kiếm này phải đối mặt với thách thức rất lớn là có rất nhiều các nhà cung cấp đưa ra các dịch vụ cùng loại nhau. Việc khám phá dịch vụ chỉ cho phép tìm ra các dịch vụ thoả mãn yêu cầu của người dùng. Còn việc chọn dịch vụ là sắp xếp thứ hạng các dịch vụ từ tập hợp các dịch vụ thu được từ pha khám phá, từ đó chọn ra dịch vụ nào là dịch vụ thoả mãn yêu cầu của người dùng nhất [15]. Hệ thống chọn dịch vụ dựa trên agent Mỗi nhà cung cấp dịch vụ và người dùng dịch vụ được đại diện bởi một agent. Tại mỗi agent sẽ lưu điểm đánh giá về các agent khác và điểm mà nó cho các dịch vụ của các nhà cung cấp. Khi một agent nhận được yêu cầu từ phía người dùng, nó gửi yêu cầu này đến các agent hàng xóm của nó để nhận được thông tin đánh giá dịch vụ của các agent hàng xóm này. Tại agent hàng xóm, nó thực hiện một trong hai việc: Đưa ra câu trả lời; hoặc không trả lời một câu truy vấn nào. Khi agent nhận được trả lời từ phía agent hàng xóm, nó dựa vào thông tin này và các thông tin lưu trữ của nó để xếp hạng dịch vụ của các nhà cung cấp từ đó chọn ra dịch vụ tốt nhất tư vấn cho người dùng. Vòng đời của hệ thống chọn dịch vụ dựa trên agent Khi có yêu cầu dịch vụ từ phía người dùng, một agent phải trải qua những bước sau Bƣớc1: Lựa chọn nhà cung cấp dịch vụ  Lấy danh sách các nhà cung cấp dịch vụ thuộc loại như yêu cầu.  Liên hệ với các agent khác để lấy các đánh giá của các agent khác về các nhà cung cấp này.  Lấy điểm của các agent khác cho các nhà cung cấp dịch vụ.  Dựa vào điểm tính được của các agent ở phía trên, điểm đánh giá các nhà cung cấp và đánh giá của active agent cho các agent khác để tính điểm cho các nhà cung cấp. Từ đó chọn ra một nhà cung cấp trả lại kết quả cho người dùng (kết quả trả lại là một danh sách đã sắp thứ tự các nhà cung cấp cùng với các điểm của nó). Bƣớc 2: Tính điểm cho nhà cung cấp được chọn  Người dùng sử dụng dịch vụ  Đánh giá dịch vụ mà anh ta vừa sử dụng  Đánh giá lại các agent và thay đổi lại các bảng xếp hạng của các agent này. CHƢƠNG 2: Chương 2 trình bày về kỹ thuật dàn khái niệm và áp dụng dàn khái niệm trong chọn dịch vụ, đưa ra ví dụ thực hiện tính toán dựa trên kỹ thuật này. Dàn khái niệm Định nghĩa 1: Một ngữ cảnh (context) là một bộ ba < G, M, I >, trong đó G, M là các tập hợp và I  G, M  là một quan hệ hai ngôi giữa G và M. G được gọi là các đối tượng (objects), M được gọi là thuộc tính (attributes) và khi đó I gọi là phạm vi ảnh hưởng (incidence) của ngữ cảnh. Định nghĩa 2: Cho A  G, B  M , đặt A’ = { m  M /(g  A : g Im) } và B’ = { g  G /(m  B : g Im) }. Khi đó gọi là một khái niệm (concept) của khi và chỉ khi A  G, B  M và B’ = A. Ở đây, A gọi là ngoại diên (extent) của khái niệm, B gọi là nội hàm (intent) của khái niệm. Khái niệm gọi là không tầm thường (nontrivial) nếu cả A và B khác Ф. Các khái niệm được sắp thứ tự theo tập các ngoại diên của chúng. Áp dụng dàn khái niệm trong tìm kiếm các dịch vụ có chức năng tƣơng tự nhau Việc tìm kiếm được thực hiện qua hai bước: Đánh chỉ số các dịch vụ: Từ file WSDL được phân tích theo các thẻ tag với các từ khóa. Các từ khóa được tách ra tạo ra dàn thể hiện cho việc đánh chỉ số các dịch vụ. Phân lớp tổ chức các dịch vụ: Truy vấn trên dàn chỉ số dịch vụ theo từ khóa để thu thập các dịch vụ trong miền nhất định. Các dịch vụ này được thu thập và sử dụng một phương pháp đo tương tự nhau, từng cặp với nhau để xác định có những dịch vụ nào có chức năng gần tương tự nhau. Kết quả tạo ra một dàn mới thể hiện mối quan hệ giữa các dịch vụ với nhau dựa trên các chức năng mà chúng cung cấp Áp dụng dàn khái niệm trong chọn dịch vụ Pha chọn nhà cung cấp dịch vụ: Bảng 2. 1 Các bƣớc để chọn dịch vụ  User agent lấy ra một danh sách các nhà cung cấp dịch vụ theo loại dịch vụ yêu cầu từ cơ sở dữ liệu.  User agent liên lạc với các agent khác trong cộng đồng để lấy các đánh giá về các nhà cung cấp dịch vụ trong danh sách.  User agent lấy điểm từ các agent khác.  UserAgent thực hiện việc đánh giá (sử dụng các đánh giá hiện thời cho các agent khác) và chọn ra 1 nhà cung cấp dịch vụ Công thức chọn nhà cung cấp dịch vụ thích hợp nhất: Gọi Saj là điểm agent Aa cho nhà cung cấp j, Sa là điểm trung bình của agent Aa cho tất cả các nhà cung cấp dịch vụ, Rai là đánh giá của agent Aa cho agent Ai, Rai  (0,1). Nhà cung cấp nào có điểm cao nhất sẽ được chọn. Điểm của agent Aa cho nhà cung cấp j được tính như sau S aj  S a   ((S i ij  S i )  Rai ) R (2.2) ai i Ví dụ: Một người muốn tìm các dịch vụ đặt vé xem phim. Hệ thống sẽ phải tự tìm kiếm danh sách các nhà cung cấp các dịch vụ về đặt vé phim, xếp hạng và trả lại cho người sử dụng danh sách các nhà cung cấp tốt nhất. Giả sử sau khi tìm kiếm, chúng ta có bốn nhà cung cấp dịch vụ thoả mãn yêu cầu: Moviefone, Yahoo movies, Cinemark, Fandango. Sau đó, User Agent sẽ liên lạc với các Agent khác trong cộng đồng để lấy đánh giá về các nhà cung cấp dịch vụ trong danh sách trên. Giả sử hiện tại, trong cộng đồng có 3 Agent: UserAgent1, UserAgent2, UserAgent3. Bảng điểm đánh giá như sau: Bảng 2. 2 Các agent và các dịch vụ mà chúng đánh giá UserAgent1 UserAgent2 UserAgent3 Moviefone Yahoo Movies Cinemark Fandango 0.3 0.5 - - 0.2 0.4 0.1 0.5 - 0.3 0.2 - Áp dụng công thức 2.2, ta thu được kết quả như sau: Điểm của agent cho nhà cung cấp dịch vụ: 0.38 Điểm trung bình của từng agent cho tất cả các nhà cung cấp: UserAgent 1: 0.2; UserAgent2 : 0.1875; UserAgent3: 0.125 Điểm của các agent khác cho nhà cung cấp dịch vụ: Điểm của UserAgent 2: Cho Moviefone: 0.2; Yahoo Movies: 0.4; Cinemark: 0.1; Fandango: 0.5; Điểm của UserAgent 3: Cho Moviefone: 0; Yahoo Movies: 0.3; Cinemark: 0.2; Fandango: 0 Đánh giá của UserAgent 1 cho UserAgent 2: 0.5 ; cho UserAgent 3: 0.35 Như vậy, điểm của UserAgent 1 cho Moviefone là: 0.32; Yahoo Movies: 0.38; Cinemark là: 0.35; Fandango là: 0.45. Do đó Fandango được chọn. Pha cập nhật đánh giá của các agent Pha cập nhật đánh giá bắt đầu khi người sử dụng đã dùng xong dịch vụ. Pha này gồm 2 phần: đánh giá các dịch vụ, đánh giá các agent khác. Đánh giá các dịch vụ: Sau khi sử dụng dịch vụ, người dùng có thể cho điểm dịch vụ theo cách như sau:  Cho điểm từng thuộc tính của dịch vụ.  Điểm cho dịch vụ được tính là trọng số trung bình của tất cả các thuộc tính của dịch vụ. Đánh giá các agent khác dựa trên dàn khái niệm: Trong quá trình chọn ra dịch vụ thích hợp cho người sử dụng, các agent có tham khảo các ý kiến của các agent khác trong cộng đồng, sau khi đã đánh giá được chất lượng của dịch vụ, agent sẽ xếp hạng các agent cung cấp các ý kiến cho nó. Việc xếp hạng dựa trên các đánh giá của agent đó cho thức các agent khác, được tính theo công Rai  (rai  1) qa i  1 (2.3) Trong đó, rai là đánh giá được cho, qai là độ tin cậy, Rai là đánh giá thực tế. Ta có : R = 0 nếu r = 0 hoặc q = 0 ; R = 1 nếu r = q = 1 ; R = r nếu q = 1 ; R tăng khi q > r. Mỗi agent mô hình hóa các điểm ngang hàng với nó dựa trên một cây phân cấp. Mỗi một nút là một cặp [r, q], Việc tính đánh giá r và độ tin tưởng q sẽ sử dụng dàn khái niệm để tính toán. Xây dựng dàn khái niệm : Các agents và các nhà cung cấp dịch vụ được mô hình như một ngữ cảnh. Các agents là các đối tượng, các nhà cung cấp là các thuộc tính của ngữ cảnh. Ngữ cảnh biểu diễn một quan hệ “đánh giá” giữa các agents và các nhà cung cấp. Bảng 2. 3 Các khái niệm từ bảng 2.3 C1 ({UserAgent1, User Agent 2, User Agent 3},{ Yahoo Movies }) C2 ({UserAgent1, User Agent 2},{ Moviefone, Yahoo Movies }) C3 ({UserAgent2, User Agent 3},{Yahoo Movies, Cinemark}) C4 ({UserAgent2},{Moviefone, Fandango}) C5 () Yahoo Movies, Cinemark, Khi sắp thứ tự theo ngoại diên khái niệm thì tạo thành một dàn. C1 C2 C3 C4 C5 Duyệt theo dàn khái niệm: Thuật toán: Evaluate-Agent() 1.Duyệt trong dàn theo chiều rộng BFS để tìm khái niệm có ngoại diên lớn nhất (gọi là C) có chứa nhà cung cấp dịch vụ được chọn 2.Xử lí khái niệm C(Đánh giá tất cả các agent có liên quan đến nhà cung cấp được chọn) 3.Giả sử D là một khái niệm gốc quan trọng có liên quan với C. Thực hiện đánh giá tất cả các agent trong D 4.Duyệt dàn từ trên xuống dưới, xét các khái niệm chưa xét đến cho đến khi tất cả các agent đều được đánh giá. Tất cả các agent đều đã được đánh giá. Thuật toán kết thúc. Bước quan trọng trong quá trình đánh giá các agent là cách các khái niệm được xử lí. Kết quả cuối cùng đó là đánh giá (r) và độ tin tưởng (q) của các agent biểu diễn trong các khái niệm được thay thế bởi các biểu diễn tốt hơn. Giả sử có một khái niệm gồm 2 rater (N1,N2) và 3 dịch vụ được đánh giá (1,2,3), được mô tả trong bảng 2.6 Bảng 2. 4 Xử lí các khái niệm 1 2 3 rt 1 q t 1 rt qt N1 x1 y1 z1 r1 q1 ? ? N2 x2 y2 z2 r2 q2 ? ? Tình huống 1: Trong các bước lặp đầu tiên, active agent không đánh giá được đủ hết các nhà cung cấp dịch vụ. Trong giai đoạn này, ta thu được một khái niệm có chứa một nhà cung cấp dịch vụ được đánh giá bởi active agent. Cập nhật các đánh giá: Đánh giá mới ( rt ) phụ thuộc vào đánh giá hiện thời ( rt 1 ) và độ chênh lệch điểm cho nhà cung cấp dịch vụ của các agent và active agent (d),    rt  rt 1    t  (2.5). Với   1 nếu d  giá trị 1  d  ngưỡng;   1 nếu d  giá trị ngưỡng;  t gọi là hệ số giảm; Độ chênh lệch điểm cho nhà cung cấp dịch vụ của agent và active agent (d) được chuẩn hóa nằm trong khoảng (0,1). Chuẩn hóa t  rt1 r   rt t 1 ; Hệ số giảm  t : (2.6).  là hằng số dương; rt1 là giá trị nhỏ 1.0  rt  nhất trong hai giá trị rt và Tình huống 2: Giai đoạn này về cơ bản là giống với giai đoạn trước, chỉ khác là active agent đánh giá đầy đủ các nhà cung. Đánh giá của người sử dụng i cho người sử dụng k được cho bởi công thức sau: rik   (s  s )(s  s )  s  s   s  s  ij j i kj k 2 j ij i 2 j kj k (2.7) Ở đây,  j  J  là tập tất cả các nhà cung cấp dịch vụ, s ij là điểm của người sử dụng i cho nhà cung cấp j, và s i là điểm trung bình được cho bởi người sử dụng i. Các đánh giá cũng được chuẩn hóa như trong giai đoạn trước. Tình huống 3: lan truyền các đánh giá theo chuỗi khái niệm: thực hiện theo lan truyền các đánh giá và độ tin tưởng qua các khái niệm. Cập nhật các đánh giá: rt  d1  d 2   rt 1   t  l  d1   Cập nhật độ tin cậy: qt     qt 1   (2.8)    (2.9) l  1  Trong đó,  là một hằng số dương và  là hệ số giảm Ví dụ: Giả sử có một khái niệm gồm 3 rater (UserAgent1, UserAgent 2, UserAgent 3 ) và 3 dịch vụ được đánh giá (Moviefone,Yahoo Movies, Cinemark), U Moviefon e Yahoo Movie s Cinemar k rt 1 q t 1 rt qt 0.3 0.5 0.2 0.6 0.4 ? ? 0.2 0.3 0.1 0.7 0.3 ? ? A 2 U A 3 Đây là bảng cơ sở dữ liệu trên user agent 1. Tại đây lưu điểm User Agent 2, User Agent 3 cho các nhà cung cấp. rt 1 , q t 1 là điểm mà UserAgent 1 cho UserAgent 2 và UserAgent 3. Giả sử có một người đánh giá các thuộc tính của User Agent 1 như sau: dễ sử dụng: 0.2; hỗ trợ người dùng: 0.1;hiệu quả:0.1. Trong đó, trọng số mô tả độ ưu tiên các thuộc tính của UserAgent 1 là: Dễ sử dụng: 1; Hỗ trợ người dùng: 1; Hiệu quả: 1. Thực hiện tính toán, điểm đánh giá mà User Agent 1 cho Moviefone là: R 11=0.4 Bây giờ phải cập nhật lại điểm . mà User Agent 1 cho User Agent 2 và User Agent 3 dựa trên điểm mà nó đã đánh giá cho Moviefone. Tình huống 1: khi User Agent 1 không có đủ các đánh giá về các nhà cung cấp. Cập nhật các đánh giá: 1. Các đánh giá mới sẽ được tính lại theo công thức 2.5. Độ chênh lệch điểm cho nhà cung cấp của các agent và active agent (d) được tính theo công thức 2.4. Đặt ngưỡng là 0.2;  =1nếu d<0.2,  =-1 nếu d>0.2; Hệ số giảm  t  rt1 (2.6).với rt1 = min (rt-1, 1-rt-1).Đặt  =0.5. 2.Độ tin cậy, được tính theo công thức (2.9). Đặt  =0.5. Trước hết đối với User Agent 2: d=0.1; rt1 = 0.4;  t =0.2 Áp dụng (2.5), Vậy đánh giá mới được tính bằng rt=0.78 Tình huống 2: khi User Agent 1 có đánh giá đầy đủ về các dịch vụ. Giả sử điểm của User Agent1 sau khi được đánh giá như sau Moviefone Yahoo Movies Cinemark User Agent 2 0.3 0.5 0.2 User Agent 3 0.2 0.3 0.2 User Agent 1 0.4 0.2 0.3 Mới cập nhật Đánh giá mới được tính theo công thức 2.7. Suy ra đánh giá mới của User Agent 1 cho User Agent 2 là: r12  0.6 Tình huống 3: lan truyền các đánh giá. Giả sử tại khái niệm C1 có 2 agent User Agent 1 và User Agent 2; Khái niệm C2 có 2 agent User agent 2,và User Agent 3. Khi người sử dụng cập nhật đánh giá trên User Agent 1 ( User Agent 1 gọi là active agent) trên C1 thì User Agent 1 sẽ phải cập nhật đánh giá của nó về User Agent 2. Khi đánh giá của User Agent 1 về User Agent 2 đã được cập nhật. Việc cập nhật được lan truyền tới khái niệm C2. Tại đây, phải cập nhật đánh giá của User Agent1 cho User Agent3, thông qua đánh giá của User Agent1 cho User Agent2.User Agent2 gọi là Agent liên kết. Việc cập nhập này được tính theo công thức (2.8 ) suy ra rt = 0.427947 CHƢƠNG 3: Chương 3 trình bày các đánh giá về thuật toán dàn khái niệm thông qua việc so sánh với hai thuật toán Correlation và GLearn, sau đó thử nghiệm cài đặt thuật toán. Đánh giá thuật toán Việc so sánh các thuật toán dựa trên các tiêu chí: khả năng hội tụ, độ chính xác, tỉ lệ sai số tuyệt đối trung bình, tình trạng xảy ra lỗi. Mức độ đánh giá thuật toán được quy định *, **, *** theo thứ tự hiệu quả tăng dần. Bảng 3. 1 So sánh các thuật toán Phƣơng pháp Correlation GLearn Concept Đánh giá Độ đo Khả năng hội tụ Độ chính xác Trung bình sai số tuyệt đối Tình trạng xảy ra lỗi Khả năng hội tụ Độ chính xác Trung bình sai số tuyệt đối Tình trạng xảy ra lỗi Khả năng hội tụ Độ chính xác Trung bình sai số tuyệt đối Tình trạng xảy ra lỗi ** ** ** * * * * *** *** ** *** ** Thử nghiệm cài đặt Hệ thống gồm hai loại Agent: UserAgent và MatchAgent. Lớp UserAgent đại diện cho người sử dụng, chịu trách nhiệm lựa chọn cho người dùng các nhà cung cấp dịch vụ tốt nhất theo yêu cầu, đồng thời nó cũng có trách nhiệm cập nhập điểm của nó cho các dịch vụ và các đánh giá về các agent khác. Lớp MatchAgent làm nhiệm vụ quản lí các agent. Khi một agent khởi tạo nó liên lạc với MacthAgent để báo cáo sự xuất hiện của nó. Khi một UserAgent nhận được yêu cầu chọn dịch vụ từ người dùng, nó thực hiện câu truy vấn để tìm ra danh sách các dịch vụ theo yêu cầu. Sau đó nó gửi yêu cầu đến MatchAgent để biết hiện tại có các UserAgent nào đang tồn tại, gửi yêu cầu để lấy các điểm của các Agent cho các dịch vụ trong danh sách trên. Từ điểm lấy được từ các Agent khác, và điểm của nó cho các dịch vụ và đánh giá các Agent, UserAgent có thể chọn ra dịch vụ tốt nhất cho người dùng theo công thức chương 2. Áp dụng xây dựng hệ thống chọn dịch vụ đặt vé xem phim: Một người muốn sử dụng dịch vụ đặt vé xem phim trực tuyến. Do chưa có kinh nghiệm nên anh ta muốn được tư vấn nhà cung cấp nào là nhà cung cấp tốt nhất cho loại dịch vụ mà anh ta muốn sử dụng. Theo đó, anh ta chỉ phải chọn loại dịch vụ đặt vé xem phim và sẽ nhận được là dịch vụ đặt vé xem phim tốt nhất. Khi người sử dụng vào hệ thống , hệ thống hiển thị ra những dịch vụ đặt vé phim được đánh giá cao nhất. Danh sách các dịch vụ này được sắp xếp dựa theo số điểm hiện tại mà hệ thống cho dịch vụ. Khi người dùng sử dụng xong một dịch vụ, họ có thể đánh giá dịch vụ mà họ đã sử dụng theo các thuộc tính: giá cả, độ hiệu quả, khả năng hỗ trợ khách hàng, độ dễ sử dụng. Ngoài ra họ còn có thể đánh giá xem tư vấn sử dụng dịch vụ của hệ thống có được tốt không. Khi người sử dụng đánh giá xong, số điểm của dịch vụ sẽ được cập nhật lại. II. Kết luận Luận văn đã trình bày tổng quan về dịch vụ web, nêu ra hạn chế dẫn đến việc xuất hiện dịch vụ web ngữ nghĩa, và đi sâu vào pha chọn dịch vụ trong vòng đời phát triển của dịch vụ web ngữ nghĩa: tổng quan về chọn dịch vụ, các phương pháp chọn dịch vụ, và đưa ra một hệ thống chọn dịch vụ cải tiến các phương pháp truyền thống dựa trên agent. Kỹ thuật hỗ trợ chọn dịch vụ được áp dụng là kỹ thuật dàn khái niệm. Dàn khái niệm được sử dụng trong việc hỗ trợ tính toán cập nhật các đánh giá để chọn ra các dịch vụ tốt nhất. Phần cuối của luận văn trình bày đánh giá thuật toán dàn khái niệm trên cơ sở so sánh với hai thuật toán khác, cuối cùng cài đặt thử nghiệm kiểm chứng các lý thuyết đã nghiên cứu. Hƣớng nghiên cứu mở rộng đề tài Dựa trên ý tưởng một người sử dụng dịch vụ có thể chọn dịch vụ dựa trên các đặc tính về chất lượng của dịch vụ, theo nguyên tắc tính điểm cho các đặc tính này. Tuy nhiên người sử dụng có thể không biết được điểm cho từng đặc tính hoặc điểm chung cho các đặc tính. Trong cách tiếp cận dựa trên cộng đồng, người sử dụng dịch vụ cần phải đánh giá lẫn nhau dựa trên điểm mà họ cho nhà cung cấp dịch vụ. Đề tài có thể mở rộng trên cơ sở tính toán sâu hơn nữa mô hình khái niệm các thuộc tính để đánh giá và dựa trên danh tiếng. Hơn nữa, trong cách tiếp cận của luận văn, độ tin cậy được tăng lên sau mỗi lần đánh giá của các agent, mặc dù trong thực tế có thể mức độ tin cậy bị giảm. Để tăng thêm mức độ chính xác, trong tương lai sẽ nghiên cứu thêm về độ tin cậy áp dụng trong chọn dịch vụ. III. Tài liệu tham khảo [1] L. Aversano, M. Bruno, G. Canfora, M.D. Penta, and D. Distante, (2006), “Using concept lattices to support service selection” Int. J. Web Service Res., vol. 3, no. 4, pp. 32–51, 2006. [2] Z. Azmeh, M. Huchard, C. Tibermacine, C. Urtado, S. Vauttier, (2010), Using Concept Lattices to Support Web Service Compositions with Backup Services, Internet and Web Applications and Services, International Conference on, pp. 363-368, Fifth International Conference on Internet and Web Applications and Services. [3] Z. Azmeh, M. Huchard, C. Tibermacine, C. Urtado, and S. Vauttier, (2008). WSPAB: A Tool for Automatic Classification & Selection of Web Services Using Formal Concept Analysis. In ECOWS ’08: Proceedings of the 2008 Sixth European Conference onWeb Services, pages 31–40,Washington, DC, USA. IEEE Computer Society.