BT-Graph (Graph Model based on Ball Tree structure) is a graph model which is built based on Balltree structure. This model is used to model the automatic BPH surveillance light trap network and search the geographical position. In some cases, when a number of geographical positions are large and searched space is expanded, it is necessary to improve search speed of BT-Graph model. In this paper, we propose a new approach to improve the search speed of BT-Graph model by using the parallel method based on CUDA NVIDIA. The experiments are deployed on k-Nearest Neighbor search algorithm (kNN) and shortest path search algorithm (Dijkstra). The results of this approach showed that search results are good.

No abstract

No abstract

I. GIỚI THIỆUNgày nay, các công cụ tìm kiếm đang đứng trước một thử thách ngày càng lớn: rất khó để tìm chọn thông tin hữu ích nhằm đưa ra quyết định với một số lượng lớn các lựa chọn trong một thời gian ngắn. Xu hướng chuyển dịch từ hoạt động tìm kiếm thông tin sang tư vấn khuyến nghị thông tin diễn ra nhanh chóng hơn bao giờ hết và hệ tư vấn [15] trở thành một công cụ cực kỳ cần thiết và được sử dụng rộng rãi nhiều trong thương mại, dịch vụ điện tử như Banes & Noble, Amazon, Pandora, Netflix, Walmart,... Mục tiêu của hệ tư vấn là để lọc các thông tin hữu ích từ một số lượng lớn các thông tin để có thể dự đoán được sự đánh giá mà một người dùng sẽ cung cấp cho một mục và từ đó khuyến nghị các mặt hàng phù hợp cho người dùng [15]. Trong số các thuật toán hệ tư vấn, thì thuật toán lọc cộng tác [15] là một trong những kỹ thuật thành công nhất. Tuy vậy, bên cạnh những thành công của các thuật toán lọc cộng tác, thì chúng cũng gặp phải một số vấn đề nội tại trong việc tạo ra các tư vấn là (1) xem mức độ ảnh hưởng của cặp người dùng lên nhau là đối xứng liên quan đến việc sử dụng các độ đo độ tương đồng đối xứng. Tuy nhiên, trong thực tế, vai trò và sự ảnh hưởng qua lại giữa hai người dùng thường không đối xứng. Điều này có thể tạo ra một thiên lệch nhất định trong kết quả tư vấn. Bởi vì người dùng có kinh nghiệm nhiều hơn (ví dụ như một chuyên gia vào hệ thống) sẽ có ảnh hưởng nhiều hơn lên người dùng còn lại, nhưng người còn lại (ít kinh nghiệm hơn, hoặc mới tham gia) sẽ không thể có mức độ ảnh hưởng tương ứng ngược lại. (2) Các hệ tư vấn hiện nay chỉ tập trung giải quyết về mặt logic mối quan hệ tồn tại hay không tồn tại mối quan hệ ưu tiên giữa người dùng và mục dữ liệu mà chưa quan tâm đến mức độ xuất hiện hay mối quan hệ hàm ý (implicative) trên cơ sở thống kê giữa người dùng và mục dữ liệu trong thực tiễn. Mối quan hệ hàm ý này còn được xem như là mối quan hệ mang tính chất tri thức giữa người dùng và mục dữ liệu cần ưu tiên tư vấn. Do vậy, sử dụng một tiếp cận về sự tương đồng bất đối xứng là một hướng thu hút nhiều quan tâm để giảm thiểu sự thiên lệch từ sự khác biệt nêu trên trong kết quả tư vấn.Gần đây, đã có một số nghiên cứu xây dựng các giải pháp cho hệ tư vấn dựa trên độ tương đồng người dùng bất đối xứng, như tư vấn lọc cộng tác dùng kỹ thuật phân rã ma trận dựa trên các độ đo bất đối xứng [1] [2], tư vấn dựa trên ảnh hưởng người dùng bất đối xứng kết hợp với giá trị tầm quan trọng toàn cục của người dùng [16] nhằm giải quyết vấn đề ảnh hưởng bất đối xứng của người dùng trong hệ tư vấn. Một xu hướng mới nữa là ứng dụng lý thuyết phân tích hàm ý thống kê trong lĩnh vực hệ tư vấn, là nhằm giải quyết vấn đề ảnh hưởng người dùng bất đối xứng và giải quyết vấn đề đánh giá được mức độ xuất hiện hay mối quan hệ hàm ý (implicative) giữa người dùng và mục dữ liệu trong thực tiễn như mô hình hệ tư vấn dựa trên tiếp cận luật kết hợp và độ đo cường độ hàm ý (implication intensity) [13] nhằm khắc phục nhược điểm của các hệ thống tư vấn truyền thống là chủ yếu tập trung về tính chất logic thể hiện sự tồn tại hay khô...

No abstract