KHOA CÔNG NGHỆ THÔNG TIN & TRUYỀN THÔNG BỘ MÔN CÔNG NGHỆ PHẦN MỀM

LUẬN VĂN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC NGÀNH TIN HỌC

NĂM HỌC 2007 – 2008 (cho K30)

Mã số đề tài Tên đề tài Cán bộ hướng dẫn Số SV

LVCNPM_3001

Nghiên cứu các phương pháp kiểm thử phần mềm - Ứng dụng phần mềm Bugzilla để kiểm thử (trang 2)

Ths. Nguyễn Công Danh 1

LVCNPM_3002 Xếp thời khóa biểu dùng tiếp cận thỏa các ràng buộc (trang 3)

Ths. Nguyễn Công Danh 1

LVCNPM_3003 Thiết kế công cụ hỗ trợ dạy và học – Học phần tin học lý thuyết (trang 4) Ths. Võ Hùynh Trâm 1

LVCNPM_3004 Xây dựng công cụ tích hợp độ đo lợi ích trên luật kết hợp (trang 5)

TS. Huỳnh Xuân Hiệp KS. Lâm Chí Nguyện 1

LVCNPM_3005 Xây dựng công cụ sinh ra các luật kết hợp với các ràng buộc (trang 6) TS. Huỳnh Xuân Hiệp 2

LVCNPM_3006 Xây dựng hệ thống tự động thông báo trạm dừng xe buýt trong thành phố Cần Thơ (trang 7) TS. Trần Cao Đệ 2

LVCNPM_3007 Xây dựng hệ thống GIS quản lí các trường phổ thông trong nội ô TPCT (Quận NK) (trang 8) TS. Trần Cao Đệ 1

LVCNPM_3008 Xây dựng hệ thống GIS quản lí các đường truyền tải điện trong TPCT (trang 9) TS. Trần Cao Đệ 1

LVCNPM_3009 Đề tài tự đề nghị của SV Phan Thị Vành Khuyên TS. Trần Cao Đệ 1

LVCNPM_3010 Hệ thống quản lí phiếu điều tra thăm dò (trang 10) TS. Trần Cao Đệ 1

LVCNPM_3011 Quản lí công tác tuyển sinh Đại học với DB2 (trang 12) TS. Trần Cao Đệ 1

LVCNPM_3012 Quản lí thư viện Khoa CNTT-ĐHCT với DB2 (trang 13) TS. Trần Cao Đệ 1

LVCNPM_3013 Phát hiện sao chép tài liệu văn bản (tiếng Việt) với phương pháp Ferret (trang 14) TS. Trần Cao Đệ 1

LVCNPM_3014 Phát hiện sao chép tài liệu văn bản (tiếng Pháp) với phương pháp Ferret (trang 14) TS. Trần Cao Đệ 1

LVCNPM_3015 Phát hiện sao chép tài liệu văn bản (tiếng Việt) với kỹ thuật LSI (trang 15) TS. Trần Cao Đệ 1

LVCNPM_3016 Phát hiện sao chép tài liệu văn bản (tiếng Pháp) với kỹ thuật LSI (trang 15) TS. Trần Cao Đệ 1

LVCNPM_3017 An toàn hệ thống Website Học tập trực tuyến tại Khoa CNTT & TT (trang 16)

Ths. Nguyễn Văn Linh Kĩ sư Trần Minh Tân 1

LVCNPM_3018 Tích hợp thành phần “Giáo viên cố vấn” vào Website Học tập trực tuyến Khoa CNTT & TT (trang 17)

Ths. Nguyễn Văn Linh Kĩ sư Trần Minh Tân 1

2

Mã số đề tài: LVCNPM_3001

1. Tên đề tài: NGHIÊN CỨU CÁC PHƯƠNG PHÁP KIỂM THỬ PHẦN MỀM - ỨNG DỤNG PHẦN MỀM BUGZILLA ĐỂ KIỂM THỬ

2. Loại đề tài: Công nghệ phần mềm. 3. Giáo viên hướng dẫn: ThS. Nguyễn Công Danh. 4. Số lượng sinh viên tham gia: 1 sinh viên. 5. Yêu cầu của đề tài.

Tóm tắt bài toán, khả năng ứng dụng. Nghiên cứu quá trình xây dựng và thực hiện kiểm thử. Các phương pháp kiểm

thử phần mềm: Black - Box Testing, White Box Testing, Gray - Box Testing, Test Script, và Suite. Và các loại kiểm thử: compatibility testing, conformance testing, functional testing, load testing, performance testing, regression testing, smoke testing, stress testing, và unit testing.

Nghiên cứu một phần mềm mã nguồn mở cho kiểm thử là Bugzilla. Áp dụng các phương pháp kiểm thử bên trên để kiểm thử một phần mềm cụ

thể dùng Bugzilla. Về lí thuyết cần nghiên cứu: Kiến thức về công nghệ phần mềm, kiểm thử. Ngôn ngữ cài đặt:

Một ứng dụng trên nền web hay application được viết theo ngôn ngữ tùy ý trên nền Windows hoặc Linux.

Cài đặt và sử dụng Bugzilla trên nền Linux. 6. Tài liệu tham khảo.

[1] The Bugzialla Team. The Bugzilla Guide – 3.0 Release. Tham khao khảo tại địa chỉ: http:// www.bugzilla.org/docs/ vào ngày 20/07/2007.

[2] Manfred Ratzmann và Clinton De Young, Software Testing and Internationalization, Galileo Computing, 2003.

3

Mã số đề tài: LVCNPM_3002

1. Tên đề tài: XẾP THỜI KHÓA BIỂU DÙNG TIẾP CẬN THỎA CÁC RÀNG BUỘC 2. Loại đề tài: Nghiên cứu giải thuật, cơ sở dữ liệu và phân tích hệ thống 3. Giáo viên hướng dẫn: ThS. Nguyễn Công Danh. 4. Số lượng sinh viên tham gia: 1 sinh viên. 5. Yêu cầu của đề tài.

Tóm tắt bài toán, khả năng ứng dụng. Đề nghị một phương pháp trình bày bài toán và giải thuật dùng tiếp cận thỏa

các ràng buộc đề xếp thời khóa biểu cho một khoa của đại học Dựa trên dữ liệu về số lớp mở cho từng môn, cán bộ giảng dạy được phân

công, và cơ sở vật chất của 1 khoa để xếp thời khóa biểu học kỳ. Thời khóa biểu kết quả tránh đụng độ về thời gian cho cán bộ và cho phòng (hoặc hạn chế đến mức thấp nhất).

Về lí thuyết cần nghiên cứu: Tìm hiểu các nghiên cứu khác về vấn đề xếp thời khóa biểu, đề nghị một giải thuật xếp lịch, thiết kế hệ thống và cơ sở dữ liệu

Ngôn ngữ cài đặt: Tùy ý Cơ sở dữ liệu tùy ý, nên dùng một Open Source Database.

6. Tài liệu tham khảo. [1] Michael L. Littman, Constraint Satisfaction Problems, được truy tìm ở trang

http://www.cs.duke.edu/~mlittman/courses/cps271/lect-02/lect-02.html vào ngày 24/12/2007.

[2] Constraint Satisfaction problems, được truy tìm ở trang http://www.cis.temple.edu/~ingargio/cis587/readings/constraints.html vào ngày 24/12/2007

4

Mã số đề tài: LVCNPM_3003

1. Tên đề tài : THIẾT KẾ BỘ CÔNG CỤ HỖ TRỢ DẠY VÀ HỌC - Học phần TIN HỌC LÝ THUYẾT

2. Loại đề tài: Luận văn tốt nghiệp 3. Giáo viên hướng dẫn chính: Ths. Võ Huỳnh Trâm 4. Số lượng sinh viên tham gia: 1 sinh viên. 5. Yêu cầu:

Tìm hiểu cơ sở lý thuyết : - Học phần Tin học lý thuyết - Lập trình ứng dụng trên nền Web

Chức năng của phần mềm : Thiết kế phần mềm mô phỏng hoạt động của một số các mô hình/ sơ đồ chuyển ôtômát hữu hạn, ôtômát đẩy xuống, máy Turing hỗ trợ việc dạy và học ngôn ngữ hình thức và ôtômát. (Các mô hình cụ thể sẽ được trao đổi trực tiếp với giáo viên hướng dẫn)

Yêu cầu về giao diện của phần mềm : Phần mềm đồ họa sinh động chạy như một ứng dụng đơn (có thể trên nền Web) Ngôn ngữ lập trình/công cụ sử dụng : Java, … Cấu hình máy thực tập : PC thông thường Yêu cầu về cuốn báo cáo : theo mẫu chung.

6. Các tài liệu tham khảo : Liên hệ giáo viên hướng dẫn.

5

Mã số đề tài: LVCNPM_3004

1. Tên đề tài: Xây dựng công cụ tích hợp độ đo lợi ích trên luật kết hợp. 2. Loại đề tài: Khai phá dữ liệu. 3. Giáo viên hướng dẫn: TS. Huỳnh Xuân Hiệp, KS. Lâm Chí Nguyện 4. Số lượng sinh viên tham gia: 01 sinh viên. 5. Yêu cầu của đề tài:

Tóm tắt bài toán, khả năng ứng dụng. Sử dụng các độ đo lợi ích để đánh giá luật kết hợp giữ vai trò quan trọng trong lĩnh vực khai phá dữ liệu. Mỗi độ đo lợi ích sẽ lựa chọn các luật kết hợp tốt nhất dựa trên bản chất đặc trưng riêng biệt của nó. Vấn đề đặt ra là, dựa trên các đặc tính của các độ đo lợi ích trên một tập các luật kết hợp, làm thế nào để chúng ta có thể tìm ra tập các luật tốt nhất hay “hấp dẫn nhất”?. Mục tiêu của đề tài là dựa trên cơ sở lý thuyết về hỗ trợ quyết định với nhiều tiêu chí xây dựng một công cụ cho phép tích hợp các độ đo lợi ích để có thể phân lớp hoặc sắp xếp luật kết hợp một cách hợp lý nhất. Công cụ này sau đó sẽ được tích hợp vào công cụ ARQAT [3]. Về lí thuyết cần nghiên cứu: Khai phá dữ liệu Ngôn ngữ cài đặt: Java.

6. Tài liệu tham khảo: [1] R. Agrawal, T. Imielinski and A. Swami. “Mining association rules between sets of items in

large databases”. Proceedings of 1993 ACM-SIGMOD International Conference on Management of Data. 207-216, 1993.

[2] H.X. Huynh, F. Guillet, and H. Briand, “Clustering interestingness measures with positive correlation,” ICEIS’05, Proceedings of the 7th International Conference on Enterprise Information Systems, pp. 248-253, 2005.

[3] H. X. Huynh, F. Guillet and H. Briand. “ARQAT: an exploratory analysis tool for interestingness measures”. ASMDA'05, Proceedings of the 11th International Symposium on Applied Stochastic Models and Data Analysis. 334-344, 2005.

[4] Ivan Kojadinovic: Unsupervised Aggregation by the Choquet Integral Based on Entropy Functionals: Application to the Evaluation of Students. MDAI 2004: 163-175.

[5] P.-N. Tan, V. Kumar, and J. Srivastava, “Selecting the right objective measure for association analysis,” Information Systems, vol. 29(4), pp. 293–313, 2004.

6

Mã số đề tài: LVCNPM_3005

1. Tên đề tài: Xây dựng công cụ sinh ra các luật kết hợp với các ràng buộc. 2. Loại đề tài: Khai phá dữ liệu, làm việc theo nhóm. 3. Giáo viên hướng dẫn: TS. Huỳnh Xuân Hiệp 4. Số lượng sinh viên tham gia: 02 sinh viên. 5. Yêu cầu của đề tài:

Tóm tắt bài toán, khả năng ứng dụng. Apriori là giải thuật thông dụng trong chuyên ngành khai phá dữ liệu (data mining hay còn được gọi là knowledge discovery from databases) [1][6][2] để tạo ra các luật kết hợp (association rules) [1][3][4]. Việc tạo ra các luật được tiến hành thông qua hai giai đoạn: xây dựng các tập phổ biến và sinh luật. Trong quá trình sinh luật thì một số ràng buộc [5] có thể được định nghĩa theo một số tiêu chí để tập trung vào một số luật được quan tâm [5][4]. Ngoài ra đề tài cũng tiến hành khảo sát phương pháp FP-tree [2] để sinh ra trực tiếp các luật mà không cần xây dựng tập phổ biến. Mục tiêu của đề tài là nhằm xây dựng hai phân hệ sinh luật theo các hướng xây dựng các tập ứng viên và không xây dựng các tập ứng viên. Sau đó sẽ tiến hành xây dựng một số ràng buộc cài đặt trực tiếp vào quá trình sinh luật. Các phân hệ này sẽ được tích hợp vào công cụ ARQAT [3]. Về lí thuyết cần nghiên cứu: Khai phá dữ liệu Ngôn ngữ cài đặt: Java.

6. Tài liệu tham khảo: [1] R. Agrawal, T. Imielinski and A. Swami. “Mining association rules between sets of items

in large databases”. Proceedings of 1993 ACM-SIGMOD International Conference on Management of Data. 207-216, 1993.

[2] R. Agrawal, T. Imielinski and A. Swami. “Database Mining: A Performance Perspective”. IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering 5(6). 914-925, 1993.

[3] R. Agrawal and R. Srikant. “Fast algorithms for mining association rules”. VLDB'94, Proceedings of 20th International Conference on Very Large Data Bases. 487-499.1994.

[4] R. Agrawal, H. Mannila, R. Srikant, H. Toivonen and A. I. Verkamo. “Fast discovery of association rules”. Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. 307-328, 1996.

[5] R. J. Jr. Bayardo and Rakesh Agrawal. “Mining the most interestingness rules”. KDD'99, Proceedings of the 5th ACM SIGKDD International Confeference on Knowledge Discovery and Data Mining. 145-154, 1999.

[6] U. M. Fayyad, G. Piatetsky-Shapiro and P. Smyth. “From data mining to knowledge discovery”. Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. 1-34, 1996.

[7] W. J. Frawley, G. Piatetsky-Shapiro and C. J. Matheus. “Knowledge discovery in databases: an overview”. Knowledge Discovery in Databases. 1-27, 1991.

[8] J. Han, J. Pei, Y. Yin and R. Mao. “Mining frequent patterns without candidate generation: a frequent-pattern tree approach”. Data Mining and Knowledge Discovery (8). 53-87, 2004.

[9] H. X. Huynh, F. Guillet and H. Briand. “ARQAT: an exploratory analysis tool for interestingness measures”. ASMDA'05, Proceedings of the 11th International Symposium on Applied Stochastic Models and Data Analysis. 334-344, 2005.

[10] G. Piatetsky-Shapiro. “Discovery, analysis, and presentation of strong rules”. Knowledge Discovery in Databases (In G. Piatesky-Shapiro and W. Frawley editors). 229-248, 1991.

7

Nhóm đề tài GIS Gồm các đề tài có mã số: LVCNPM_3006, LVCNPM_3007, LVCNPM_3008 và LVCNPM_3009. Mã số đề tài: LVCNPM_3006

1. Tên đề tài: Xây dựng hệ thống tự động thông báo trạm dừng xe buýt trong thành phố Cần Thơ.

2. Giáo viên hướng dẫn: TS. Trần Cao Đệ. 3. Mục tiêu:

Dùng thiết bị GPS để xác định tọa độ hiện tại của xe buýt. Khi xe buýt chạy gần tới một trạm dừng thì máy sẽ tự động phát một message ghi sẳn. Ví dụ “Trạm kế tiếp là trạm cầu số 2, hành khách xuống trạm này có thể ghé vào Khu II-ĐHCT hoặc các tòa soạn báo trên đường Trần Văn Hoài”

4. Cách tiếp cận giải quyết vấn đề: - Xây dựng bản đồ hệ thống xe buýt của thành phố có độ chính xác theo GPS cho tất cả các

tuyến xe buyt của TP. Cần Thơ (từ Kinh cùng đến lộ tẻ RG) - Dùng thiết bị GPS thu tọa độ thực của xe buýt - Tùy theo tọa độ và hướng di chuyển, lựa chọn Message và phát ra loa

5. Yêu cầu của đề tài a. Kế thừa đề tài của Trần Văn Thành và Tăng Phú Khoa b. Thực hiện theo nhóm: 2 sinh viên

6. Tài liệu tham khảo: liên hệ GVHD Ghi chú:

- Đề tài này nhận SV Francophone hoặc không Francophone - SV quan tâm đến đề tài này hãy đến đăng kí sớm với thầy HD và dự buổi bảo vệ LV của Trần Văn Thành và Tăng Phú Khoa vào 7h00 ngày 23/1/2008 tại Khoa CNTT&TT.

8

Mã số đề tài: LVCNPM_3007

1. Tên đề tài: Xây dựng hệ thống GIS quản lí các trường phổ thông trong nội ô TPCT (Quận NK).

2. Giáo viên hướng dẫn: TS. Trần Cao Đệ. 3. Yêu cầu:

o Tìm hiểu MapInfo o Số hóa một bản đồ giấy (bản đồ TPCT) o Xây dựng các lớp cơ bản: Khóm, Phường, trường học

Mỗi khóm, phường có số dân, số trẻ em trong tuổi đi học

o Viết chương trình hiển thị thông tin Các trường tiểu học, THCS, THPT Các khóm/phường, số dân Tính số dân, số trẻ trong lân cận một trường Tính số dân, số trẻ, số trường trong một khu vực nào đó Nhấp trên bản đồ hiển thị thông tin Tìm kiếm theo văn bản: ví dụ tìm trường THPT trong 1 phường nào đó. Ấn định một vùng tìm kiếm rồi tìm một trường học Tạo các biểu đồ

- Công nghệ GIS với MapInfo, - Lập trình với MapBasic

Ghi chú: đề tài này nhận SV Francophone hoặc không Francophone

9

Mã số đề tài: LVCNPM_3008

1. Tên đề tài: Xây dựng hệ thống GIS quản lí các đường truyền tải điện trong TPCT. 2. Giáo viên hướng dẫn: TS. Trần Cao Đệ. 3. Yêu cầu:

o Tìm hiểu MapInfo o Số hóa một bản đồ giấy (bản đồ TPCT) o Xây dựng các lớp cơ bản: đường GT, đường dây truyền tải, các trạm biến áp, ….

Mỗi đường dây truyền tải có công suất, điện thế, loại dây, giá đầu tư,… Các trạm biến áp có các thông số về trạm: vd biến áp 220KV/66KV, công

suất,…

o Viết chương trình hiển thị thông tin Các trạm biến áp Tìm trạm biến áp Khu vực ảnh hưởng của trạm biến áp Tìm kiếm theo văn bản: ví dụ tìm trạm 66KV, tìm trạm cung cấp điện cho đường

30/4. Tạo các biểu đồ Dự toán đầu tư Dự báo thiếu điện

- Công nghệ GIS với MapInfo, lập trình với MapBasic Lưu ý: để thực hiện đề tài này SV phải thực hiện thực tập tại CTy Điện Lực TPCT. Nếu không thể TT tại Cty thì không làm được Ghi chú: đề tài này nhận SV không Francophone Mã số đề tài: LVCNPM_3009 ( Đề tài tự đề nghị của SV Phan Thị Vành Khuyên )

10

Nhóm đề tài HTTT và công nghệ mới DB2 Gồm các đề tài có mã số: LVCNPM_3010, LVCNPM_3011 và LVCNPM_3012. Mã số đề tài: LVCNPM_3010

1. Tên đề tài: Hệ thống quản lí phiếu điều tra thăm dò. 2. Giáo viên hướng dẫn: TS. Trần Cao Đệ. 3. Yêu cầu:

Phiếu thăm dò

- Mỗi bảng thăm dò có một mã phiếu - Mỗi bảng thăm dò có thể liên quan đến 1 đối tượng thăm dò (một GV, một sản phẩm…) - Mỗi bảng thăm dò có một tiêu đề chính (phụ thuộc bảng thăm dò), một tiêu đề phụ (phụ

thuộc đối tượng thăm dò) - Mỗi bảng thăm dò có tối đa 60 câu; mỗi câu có tối đa 6 lựa chọn - Người trả lời có thể chọn 1 hoặc nhiều câu trả lời tùy theo yêu cầu câu hỏi. Phiếu trả lời:

11

Yêu cầu: - Thiết kế CSDL quản lí các bảng thăm dò - Nhập bảng thăm dò - Tạo report in ra bảng thăm dò - Tạo các tiện ích: sửa, cập nhật bảng thăm dò - Tiện ích tìm kiếm bảng thăm dò, tìm kiếm câu hỏi, câu trả lời - Tiện ích Parse một bảng tham dò dạng Word để lưu vào CSDL - bảng thăm dò có chứa hình ảnh - số sinh viên thực hiện: 1

12

Mã số đề tài: LVCNPM_3011

1. Tên đề tài: Quản lí công tác tuyển sinh Đại học với DB2. 2. Giáo viên hướng dẫn: TS. Trần Cao Đệ. 3. Mục tiêu: Mục đích chính của đề tài là tìm hiểu công nghệ DB2 của IBM. Áp dụng công nghệ

vào bài toán quản lí công tác tuyển sinh Đại học. 4. Yêu cầu của đề tài

- Thực hiện: 1 SV khá giỏi tiếng Anh. - Tìm hiểu DB2, trình bày báo cáo kỹ thuật về DB2 (cùng kết hợp với SV trong đề tài 8). - Tìm hiểu công tác quản lí tuyển sinh ĐH, phân tích hệ thống - Viết ứng dụng quản li tuyển sinh trong đó CSDL được quản lí với DB2. Ứng dụng được

phát triển trong môi trường của công nghệ IBM (DB2, Eclipse, …) o Quản lí từ xa trên mạng, môi trường nhiều người dùng (ứng dụng web) o Web tra cứu thông tin tuyển sinh (ngành, khối, điểm chuẩn, chỉ tiêu, tỉ lệ chọi…), tra

cứu điểm thi

5. Quyền lợi đặc biệt: có thể có hỗ trợ tài chính của IBM-VN là cơ hội làm việc cho IBM-VN

13

Mã số đề tài: LVCNPM_3012

1. Tên đề tài: Quản lí thư viện Khoa CNTT-ĐHCT với DB2. 2. Giáo viên hướng dẫn: TS. Trần Cao Đệ. 3. Mục tiêu: Mục đích chính của đề tài là tìm hiểu công nghệ DB2 của IBM. Áp dụng công nghệ

vào bài toán quản lí thư viện khoa. 4. Yêu cầu của đề tài

- Thực hiện: 1 SV khá giỏi tiếng Anh. - Tìm hiểu DB2, trình bày báo cáo kỹ thuật về DB2 (cùng kết hợp với SV trong đề tài 7). - Tìm hiểu công tác quản lí thư viện, phân tích hệ thống - Viết ứng dụng quản li thư viện trong đó CSDL được quản lí với DB2. Ứng dụng được phát

triển trong môi trường của công nghệ IBM (DB2, Eclipse, …) o Quản lí từ xa trên mạng, môi trường nhiều người dùng (ứng dụng web) o Web tra cứu/tìm kiếm tài liệu, đặt mượn, gia hạn

5. Quyền lợi đặc biệt: có thể có hỗ trợ tài chính của IBM-VN là cơ hội làm việc cho IBM-VN

14

Nhóm đề tài về Copy detection Gồm các đề tài có mã số: LVCNPM_3013, LVCNPM_3014, LVCNPM_3015 và LVCNPM_3016. Mã số đề tài: LVCNPM_3013

1. Tên đề tài: Phát hiện sao chép tài liệu văn bản (tiếng việt) với phương pháp Ferret. 2. Giáo viên hướng dẫn: TS. Trần Cao Đệ. 3. Mục tiêu: Kiểm tra và phát hiện việc sao chép (copy) tài liệu trong một tập hợp tài liệu thu thập

trước (ví dụ thư viện các luận văn, đồ án). Một tài liệu kiểm tra (ví dụ một luận văn) được đưa vào hệ thống, hệ thống sẽ rà soát tài liệu này trong thư viện để xác định có sao chép hay không và mức độ sao chép là bao nhiêu.

4. Cách tiếp cận: - Mô hình hóa thư viện: Thư viện là một tập các tài liệu (documents); mỗi tài liệu được chia

thành đoạn (paragraph), mỗi đoạn có nhiều câu (sentence); mỗi câu được chia thành cụm 3 từ (trigram).

- Mô hình hóa tài liệu kiểm tra: tương tự như trên - Đo độ tương tự của hai văn bản: dựa trên đo độ tương tự của hai đoạn. Giả sử đoạn văn bản

A là của tài liệu kiểm tra, B là đoạn văn bản của một tài liệu trong thư viện. S(A) và S(B) là tập hợp các trigram của A và B tương ứng. Độ tương tự là S(A) ∩S(B)/S(A) U S(B). Nếu độ tương tự của hai đoạn vượt ngưỡng α nào đó thì kết luận là đoạn văn bản được sao chép. Nếu tỉ lệ các đoạn văn bản được sao chép vượt một ngưỡng β nào đó thì kết luận là văn bản có sao chép.

5. Yêu cầu của đề tài - Thực hiện: 1 SV - Viết module hỗ trợ sưu tập các tài liệu làm thư viện (khoảng 100 tài liệu, 10000 đoạn) - Mô hình hóa thư viện CSDL - Đo độ tương tự để kết luận sao chép với thời gian xử lí là chấp nhận được

6. Tài liệu tham khảo: liên hệ GVHD Mã số đề tài: LVCNPM_3014 ( Như đề tài LVCNPM_3013 dành cho 1 sinh viên francophone thực hiện trên text là tiếng pháp.)

15

Mã số đề tài: LVCNPM_3015

1. Tên đề tài: Phát hiện sao chép tài liệu văn bản với kỹ thuật LSI. 2. Giáo viên hướng dẫn: TS. Trần Cao Đệ. 3. Mục tiêu: Kiểm tra và phát hiện việc sao chép (copy) tài liệu trong một tập hợp tài liệu thu thập

trước (ví dụ thư viện các luận văn, đồ án). Một tài liệu kiểm tra (ví dụ một luận văn) được đưa vào hệ thống, hệ thống sẽ rà soát tài liệu này trong thư viện để xác định có sao chép hay không và mức độ sao chép là bao nhiêu. Việc rà soát là dựa trên ngữ nghĩa chứ không phải Text như trong đề tài 3.

4. Cách tiếp cận: - Mô hình hóa thư viện: Thư viện là một tập các tài liệu (documents); mỗi tài liệu được chia

thành đoạn (paragraph), mỗi đoạn có nhiều câu (sentence). Mô hình hóa có thể đến câ hoặc đoạn. Mỗi câu/đoạn là một vector theo từ, cả thư viện là một không gian vector.

Ví dụ thư viện có 3 văn bản D1, D2, D3 D1: a b c. c b d. D2: a c e f. e b. D3: e c b d. a d c. e f Mô hình hóa theo câu, thì không gian vector gồm 7 vector: s1 s2 s3 s4 s5 s6 s7 A 1 0 1 0 0 1 0 B 1 1 0 1 1 0 0 C 1 1 1 0 1 1 0 D 0 1 0 0 1 1 0 E 0 0 1 1 1 0 1 F 0 0 1 0 0 0 1 - Mô hình hóa tài liệu kiểm tra: tương tự như trên, tài liệu kiểm tra chia thành các câu/đoạn,

mỗi câu đoạn là một vector theo từ. - Kỹ thuật LSI cho phép phân tích ma trận (của Không gian vector) Amxn = U∑VT - Đo độ tương tự của hai văn bản: dựa trên đo độ tương tự của hai đoạn theo kỹ thuật LSI:

o Cắt theo kỹ thuật LSI: Ak = Uk∑kVkT

o Đo độ tương tự ngữ nghĩa của hai câu/đoạn bằng cách tính cosin của hai vector trong không gian xác định bởi Ak.

5. Yêu cầu của đề tài - Thực hiện: 1 SV (giỏi giải thuật & thống kê) - Viết module hỗ trợ sưu tập các tài liệu làm thư viện (khoảng 100 tài liệu, 10000 đoạn) - Mô hình hóa thư viện CSDL - Đo độ tương tự để kết luận sao chép với thời gian xử lí là chấp nhận được - Kết quả đạt được:

o cài đặt một phần mềm xác định sao chép với kỹ thuật LSI o phân tích độ chính xác của phần mềm.

Mã số đề tài: LVCNPM_3016 ( Như đề tài LVCNPM_3014 cho 1 sinh viên francophone thực hiện với text tiếng pháp. )

16

Mã số đề tài: LVCNPM_3017

1. Tên đề tài: An toàn hệ thống Website Học tập trực tuyến tại Khoa CNTT & TT . 2. Loại đề tài: An toàn mạng, Web 3. Giáo viên hướng dẫn: Ths. Nguyễn Văn Linh; Kĩ sư Trần Minh Tân. 4. Số lượng sinh viên tham gia: 1 sinh viên. 5. Yêu cầu của đề tài.

Tóm tắt bài toán, khả năng ứng dụng. Hiện nay Khoa Công Nghệ Thông Tin và Truyền Thông - trường Đại Học Cần Thơ đã và đang triển khai ứng dụng phần mềm mã nguồn mở Moodle vào việc hỗ trợ học tập qua hệ thống E-Learning của Khoa. Hiện nay hệ thống cần xây dựng một cơ chế nhằm đảm bảo cho hệ thống hoạt động tốt, dữ liệu truy xuất nhanh, và ổn định với tính bảo mật cao,…. Về lí thuyết cần nghiên cứu: lập trình web PHP với MySQL, an toàn mạng, Linux,… Về yêu cầu : xây dựng giải pháp an toàn cho hệ thống elcit của Khoa. (sinh viên liên hệ

trực tiếp với giáo viên hướng dẫn để biết yêu cầu cụ thể) 6. Tài liệu tham khảo.

- http://www.moodle.org - Internet,….

17

Mã số đề tài: LVCNPM_3018

1. Tên đề tài: Tích hợp thành phần “Giáo viên cố vấn” vào Website Học tập trực tuyến Khoa CNTT & TT.

2. Loại đề tài: Web 3. Giáo viên hướng dẫn: Ths. Nguyễn Văn Linh; Kĩ sư Trần Minh Tân. 4. Số lượng sinh viên tham gia: 1 sinh viên. 5. Yêu cầu của đề tài.

Tóm tắt bài toán, khả năng ứng dụng. Hiện nay Khoa Công Nghệ Thông Tin và Truyền Thông - trường Đại Học Cần Thơ đã và đang triển khai ứng dụng phần mềm mã nguồn mở Moodle vào việc hỗ trợ học tập qua hệ thống E-Learning của Khoa. Để phục vụ cho nhu cầu quản lý học tập của sinh viên các lớp. Hệ thống cần tích hợp thành phần “Giáo viên cố vấn” có các quyền xem điểm của các sinh viên của lớp mình, kiểm soát quá trình học tập của lớp, tổ chức các hoạt động theo lớp… Về lí thuyết cần nghiên cứu: lập trình web PHP với MySQL, Linux,… Về yêu cầu : sinh viên liên hệ trực tiếp với giáo viên hướng dẫn để biết yêu cầu cụ thể

6. Tài liệu tham khảo. - http://www.moodle.org - Internet,….