TÓM TẮT:
Hiện nay, hầu hết các giao dịch dịch vụ thường được bắt đầu từ các giao tiếp điện tử, trong đó có giao tiếp qua các sàn giao dịch điện tử, thay vì hình thức kinh doanh độc lập manh mún trước đây, mô hình chia sẻ tài nguyên và tích hợp dịch vụ đã giúp cho các doanh nghiệp có sự hỗ trợ nhau rất nhiều, tạo nên một vòng khép kín đối với các tiến trình nghiệp vụ. Tuy vậy, trong các hoạt động kinh doanh của doanh nghiệp vẫn xảy ra tình trạng nhỏ lẻ, manh mún và phân tán, sự phối hợp thông tin giữa các doanh nghiệp chưa tốt và quá trình hợp tác cũng chỉ được làm một cách thủ công. Tình trạng này đặt ra yêu cầu cần có một hệ thống có thể tích hợp các dịch vụ và quản lý chất lượng các dịch vụ tích hợp này một cách nhanh chóng, chính xác và tự động, đảm bảo thỏa mãn các yêu cầu của khách hàng nhưng đồng thời cũng tránh sự lặp lại về chức năng của doanh nghiệp. Bài báo đề xuất một mô hình chia sẻ tài nguyên và quản lý chất lượng dịch vụ OTT dựa trên phương pháp đối sánh ngôn ngữ thông minh (Ontology matching), nhằm quản lý hiệu quả nguồn tài nguyên và nâng cao chất lượng dịch vụ cho các doanh nghiệp viễn thông.
Từ khóa: Chất lượng dịch vụ, thuật toán thông minh, doanh nghiệp viễn thông.
1. Giới thiệuTrong xu thế hội nhập của các doanh nghiệp viễn thông Việt Nam, các dịch vụ OTT (Over-the-top) là xu hướng không thể tránh khỏi, do đó cần sự hợp tác và tích hợp giữa các nhà mạng và các doanh nghiệp cung cấp dịch vụ OTT. Các nhà mạng đều nhận ra lợi ích khi hợp tác và tích hợp với các dịch vụ OTT thay vì cạnh tranh với nhau, hợp tác mới có thể giúp các nhà mạng theo kịp xu hướng phát triển của thị trường, Việc lựa chọn mô hình tích hợp nào là câu hỏi cấp thiết và nhiều doanh nghiệp viễn thông rất quan tâm để gia tăng doanh thu từ dịch vụ OTT.
Để các doanh nghiệp có thể giao tiếp và chia sẻ, chuyển giao các nguồn tài nguyên dịch vụ với nhau mà vẫn đảm bảo chất lượng dịch vụ cho người dùng, cần xây dựng một Agent quản lý chung có thể tích hợp các tiến trình nghiệp vụ của các doanh nghiệp một cách nhanh chóng, chính xác và tự động, Agent quản lý này có một tập các khái niệm, định nghĩa dịch vụ theo một ngôn ngữ thống nhất mà người ta thường gọi là các Ontology (ngôn ngữ bản thể học) [1].
2. Dịch vụ ott và tích hợp của các doanh nghiệp
2.1. Tích hợp ứng dụng
Tích hợp ứng dụng doanh nghiệp kết nối các chức năng kinh doanh của một doanh nghiệp, thường bị phân tán trên các hệ khác nhau, nhằm hợp nhất các chu trình doanh nghiệp. Tích hợp ứng dụng doanh nghiệp bao gồm các kế hoạch, phương pháp và phần mềm để tích hợp các hệ thống ứng dụng độc lập và không đồng nhất, nếu cần thiết bao gồm cả các hệ thống ứng dụng bên ngoài theo chu trình kinh doanh của doanh nghiệp.
Hình 1: Mô hình tích hợp ứng dụng doanh nghiệp
2.2. Tích hợp dịch vụ
Giới thiệu dịch vụ OTT:
Chủ đề OTT được coi là một trong những chủ đề đáng chú ý nhất trong phát triển dịch vụ CNTT viễn thông hiện nay, dịch vụ hay ứng dụng OTT đang bắt đầu phổ biến, về cơ bản, các dịch vụ hoặc ứng dụng OTT là những dịch vụ mà không phải do các nhà cung cấp Internet (ISP) và các nhà cung cấp viễn thông trực tiếp đưa đến và đáng lưu tâm nhất là việc người dùng không phải trả tiền cho những ứng dụng này. Sắp xếp phân loại theo ứng dụng dịch vụ: Truyền thông (Communication) với các chương trình ứng dụng như VoIP, Message: Skype, Viber, Whatsapp, Kakaotalk, Lin, BBM, Zalo, FPT Chat..; Ứng dụng (Applications) mạng xã hội như Facebook,Twitter, Zing me…; Nội dung (Content) như TV, Video, VOD: Netflix, Youtube, Zing TV [2].
Các điện thoại smartphone sử dụng dịch vụ OTT ngày càng nhiều, tỉ lệ sử dụng OTT là 33% nhưng dự báo sau vài năm nữa thì tỉ lệ sử dụng dịch vụ này lên đến 45%. Đó là một con số đáng suy nghĩ. Sự lấn át của dịch vụ OTT đã làm suy giảm lợi nhuận của các nhà khai thác viễn thông không chỉ ở Việt Nam mà trên toàn thế giới như hãng Vodaphone giảm 7,6%, Telefonika giảm 6,5%, Orange 5.7%, Deutsche Telekom giảm 4% [2].
Quan điểm về quản lý trên thế giới:
Các nước trên thế giới có các quan điểm khác nhau về quy định và quản lý, điều phối dịch vụ OTT, có 3 khuynh hướng cơ bản như sau [2]; Đối với các nước phát triển có độ ổn định và mở cửa hoàn toàn thị trường viễn thông như Mỹ, Canada, EU, Singapore thì quy định và cam kết theo “Quy tắc về tính trung lập của mạng” (Network Neutrality rules) và các ứng dụng, dịch vụ OTT được coi như dịch vụ trên nền tảng Internet (Internet-based information service). Một vài quốc gia cấm các các ứng dụng, dịch vụ OTT đặc biệt như Skype (Pháp), Viber (Ả rập) hoặc các quốc gia đang phát triển và các quốc gia khác thì hỗ trợ và cho phép các nhà khai thác viễn thông áp dụng mức phụ thu đối với các dịch vụ OTT này và khuyến khích các nhà khai thác mạng viễn thông hợp tác kinh doanh với các nhà cung cấp ứng dụng, dịch vụ OTT.
Theo như đánh giá mức độ trải nghiệm của người sử dụng 3G của Phòng thí nghiệm Ericsson thì có đến 87% người dùng không hài lòng với dịch vụ OTT; trong đó, 47% do nguyên nhân là mạng chậm, 30% do mức độ phủ sóng yếu, 26% do ứng dụng chậm, 25% ứng dụng lỗi [3].
Tuy nhiên, tất cả các quốc gia đều quan ngại và có các quy định để đảm bảo an ninh thông tin và tính riêng tư của các dịch vụ OTT này.
Bối cảnh thị trường viễn thông Việt Nam:
Thị trường viễn thông Việt Nam trong vài năm gần đây chứng kiến sự gia tăng mạnh mẽ của thuê bao di động và mức độ sử dụng điện thoại thông minh. Số thuê bao điện thoại di động tính đến tháng 9/2013 đã đạt 130 triệu thuê bao, trong đó có 19 triệu thuê bao điện thoại di động 3G. Với hạ tầng mạng liên tục được mở rộng, nâng cấp, phạm vi phủ sóng 3G đã phủ hầu hết toàn quốc, thiết bị đầu cuối ngày một thông minh, đa dạng với giá phù hợp với nhiều đối tượng khác nhau, các phần mềm ứng dụng trên di động luôn được cải tiến và đa dạng, người dùng Việt Nam có cơ hội tận dụng những tiện ích do các nhà cung cấp mang lại. Đến nay, với trên 30% tổng số người dùng điện thoại di động sử dụng điện thoại thông minh, mức độ sử dụng các ứng dụng trên smart phone của người dùng trong nước cũng tăng từ 35% lên 47% vào cuối năm 2012 cho thấy nhu cầu sử dụng điện thoại thông minh cũng như việc kết nối internet qua mạng 3G và wifi của người dùng là một nhu cầu ngày càng cấp thiết [4].
Một số giải pháp cạnh tranh của nhà mạng:
Để giải quyết bài toán doanh thu dịch vụ, các ISP cần xây dựng và phát triển những chiến lược cạnh tranh phù hợp. Đầu tiên nhà mạng cần xác định rõ mục tiêu cốt lõi của mình, từ đó thu thập thông tin về khách hàng để lựa chọn và triển khai phương án đáp ứng phù hợp nhằm đạt được mục tiêu một cách tốt nhất, việc lựa chọn một giải pháp phù hợp với thị trường này nhưng chưa chắc là tiếp cận tốt nhất đối với một thị trường khác. Vì thế, các giải pháp giúp các nhà mạng phát triển và cạnh tranh với các nhà cung cấp OTT trên cơ sở đảm bảo lợi ích của các doanh nghiệp, nhà mạng và quyền lợi của người dùng dịch vụ di động đã được quan tâm trong thời gian vừa qua như sau [4]:
- Chặn hoặc thu phí đối với các dịch vụ OTT: Tại một số quốc gia trên thế giới như Hàn Quốc, Ủy ban Truyền thông Hàn Quốc (KCC) đã đưa ra phán quyết rằng các nhà mạng có thể thu phụ phí khi sử dụng dịch vụ gọi di động bằng giao thức internet (mVoIP) của Kakao hoặc chặn hoàn toàn các ứng dụng này. Trong khi đó, giải pháp này lại không được ủng hộ tại nhiều quốc gia vì đi ngược lại với thuyết “trung lập mạng”, tức là một công ty không được ngăn cản người dùng truy cập vào dịch vụ của một hãng đối thủ.
Chiến lược giá cước cạnh tranh để giảm sức hấp dẫn của các dịch vụ OTT: Một giải pháp tốt hơn cho các nhà mạng là đưa ra gói cước, giá cước hấp dẫn để cạnh tranh trực tiếp với những dịch vụ OTT. Trong bối cảnh sụt giảm, mức sử dụng thoại và tin nhắn SMS, một số ISP đang đẩy mạnh các gói cước hỗ trợ thoại và SMS trong khi giảm hạn ngạch sử dụng dữ liệu. Trong một số trường hợp, các ISP còn cung cấp thoại và tin nhắn SMS không giới hạn. Những chiến lược hấp dẫn này cùng với những thủ tục phức tạp khi cài đặt, mở ứng dụng OTT, thiếu khả năng tương tác giữa các nền tảng, chất lượng dịch vụ và mức độ bảo mật tương đối thấp của các dịch vụ OTT có thể khiến khách hàng không còn yêu thích sử dụng các dịch vụ OTT.
Cạnh tranh trực tiếp bằng cách phát triển các ứng dụng OTT mới: Để chống lại mối đe dọa sụt giảm doanh thu từ các dịch vụ OTT, một số ISP đã quyết định phát triển các ứng dụng OTT cho riêng mình.
Mua lại nhà cung cấp OTT: Chiến lược mua lại sẽ giúp các ISP cắt giảm chi phí và thời gian triển khai, nhanh chóng đạt được thị phần. Các dịch vụ OTT được mua lại này có thể được các ISP tích hợp vào một loạt các sản phẩm dịch vụ mới hoặc hiện có như dịch vụ xem video tại nhà, ngôi nhà thông minh, giám sát bảo mật từ xa hay theo dõi sức khỏe từ xa.
Hợp tác với các nhà cung cấp dịch vụ OTT: Hợp tác sẽ giúp các nhà mạng vẫn theo kịp xu hướng phát triển của thị trường, đồng thời tăng được doanh thu thông qua các gói cước thuê bao của dịch vụ OTT. Trong tất cả các đề xuất, hợp tác dường như là giải pháp dài hạn khả thi nhất vì nó giúp tăng cường thương hiệu của các ISP, đồng thời cho phép họ cung cấp dịch vụ toàn diện hơn và thu hút thêm nhiều khách hàng mới.
3. Phương pháp đối sánh ngôn ngữ (Ontology matching)
3.1. Khái niệm
Thuật ngữ Ontology bắt nguồn từ triết học, nó được sử dụng như tên của một lĩnh vực nghiên cứu về sự tồn tại của tự nhiên, xác định các vật thể trong tự nhiên và làm thế nào để mô tả chúng, chẳng hạn như quan sát thế giới thực, xác định các đối tượng và sau đó nhóm chúng lại thành các lớp trừu tượng dựa trên thuộc tính chung. Trong những năm gần đây, ontology đã trở thành một thuật ngữ được biết đến nhiều trong lĩnh vực khoa học máy tính và có ý nghĩa khác xa so với nghĩa ban đầu của nó, ontology được xem như là “linh hồn” của việc xây dựng web ngữ nghĩa, giúp con người và máy móc có thể hợp tác, cùng nhau làm việc, giúp máy có thể “hiểu” và có khả năng xử lý thông tin hiệu quả. Ontology cung cấp một bộ từ vựng chung dùng để mô tả một lĩnh vực, nghĩa là một loại đối tượng hay khái niệm hiện hữu, cùng với các thuộc tính và quan hệ giữa chúng và lời đặc tả cho nghĩa của những từ trong bộ từ vựng [5].
3.2. Các thành phần của Ontology
Các cá thể (Individuals): Là các thành phần cơ bản, nền tảng của một Ontology
Các lớp (Classes): Là các nhóm, tập hợp các đối tượng trừu tượng. Chúng có thể chứa các cá thể, các lớp khác, hay là sự phối hợp của cả hai.
Các thuộc tính (Properties): Các đối tượng trong Ontology có thể được mô tả thông qua việc khai báo các thuộc tính của chúng, mỗi một thuộc tính đều có tên và giá trị của thuộc tính đó, các thuộc tính được sử dụng để lưu trữ các thông tin mà đối tượng có thể có.
Các mối quan hệ (Relation): Thể hiện một thuộc tính có giá trị của đối tượng nào đó.
Ngôn ngữ OWL: Là một ngôn ngữ gần như XML dùng để mô tả các hệ cơ sở tri thức, đánh dấu xuất bản và chia sẻ dữ liệu thông qua những mô hình dữ liệu gọi là Ontology, OWL biểu diễn ý nghĩa của các thuật ngữ trong các từ vựng và mối liên hệ giữa các thuật ngữ này để đảm bảo phù hợp với quá trình xử lý bởi các phần mềm.
3.3. Quy trình đối sánh ngôn ngữ thông minh Ontology (Ontology Matching)
Bao gồm nhiều bước và là một quy trình lặp, đối với hầu hết các phương pháp hiện nay, quy trình này được chia thành các bước cơ bản, trật tự các bước có thể khác nhau, hoặc một số bước trong quy trình có thể được sát nhập vào nhau nhưng nhìn chung các phương pháp đều có cùng các thành phần cơ bản. Ta có thể chia quy trình thành 6 bước cơ bản sau [6] [7][8]:
Xây dựng các đặc trưng: Đây là bước khởi đầu của quy trình OM sử dụng các giá trị đầu vào là các ontology và alignment (nếu có), để chọn lựa ontology đầu vào, đầu tiên chúng ta sẽ dựa vào tập các khái niệm dùng để định nghĩa ontology. Ngoài ra, dựa vào các đặc điểm chung của các thành phần của ontology đầu vào, trong bước này ta sẽ phân loại chúng theo từng nhóm. Các nhóm thuộc tính này sẽ được sử dụng trong quá trình đối sánh ở các bước tiếp theo.
Tìm và lựa chọn cặp thực thể: Các alignment đầu vào, nếu có, sẽ được sử dụng đến. Dựa vào sự phân loại thuộc tính ở bước một và các alignment ứng cử viên, ta sẽ chọn ra các cặp thực thể của hai ontology để thực hiện việc OM trong bước tiếp theo, việc chọn ra các cặp phù hợp, loại bỏ các cặp không phù hợp làm cho quá trình OM diễn ra nhanh hơn và kết quả chính xác, giảm thiểu độ dư thừa.
Tính toán độ tương tự: Độ tương tự là thước đo xác định sự giống nhau giữa hai thực thể cần OM. Việc tính toán giá trị này được thực hiện thông qua một tập các hàm tương tự, suy luận.
Kết hợp các độ tương tự: Dựa vào các giả thuyết đầu vào, sau khi tính toán độ tương tự ta có thể đưa ra kết quả OM giữa các ontology; tuy nhiên, có rất nhiều phương pháp để tính toán các độ tương tự cho ra các kết quả khác nhau. Do đó, việc kết hợp các kết quả này để cho ra kết luận đúng đắn nhất là rất quan trọng.
Đưa ra kết luận: Sau khi đã kết hợp được các độ tương tự và đưa ra kết quả cuối cùng, cần đưa ra kết luận dựa vào kết quả đó, hay nói cách khác là kết quả cần phải được thông dịch nhằm khẳng định hai thực thể của hai ontology có tương tự nhau hay không, để thực hiện điều này, hầu hết các hệ thống hiện nay đều sử dụng một giá trị ngưỡng nhất định, nếu kết quả cuối cùng lớn hơn giá trị ngưỡng này thì kết luận là hai thực thể tương tự nhau, ngược lại là không.
Quy trình lặp: Giúp cho việc đưa ra kết quả chính xác hơn, tránh bỏ sót và loại bỏ các trường hợp không phù hợp, tuy nhiên, để tránh sự lặp vô hạn, người ta thường đưa ra các điều kiện để dừng vòng lặp, các điều kiện đó là quá trình lặp dừng lại sau một số bước nhất định, quá trình lặp dừng lại sau một thời gian nhất định. Các giá trị thay đổi vẫn không vượt quá ngưỡng, khi vòng lặp dừng lại, ta đưa ra kết quả cuối cùng.
Hình 2: Quy trình Ontology Matching
4. Xây dựng mô hình quản lý chất lượng dịch vụ
4.1. Mô hình nghiên cứu
Các chiến lược cạnh tranh và kinh doanh cần được các nhà mạng áp dụng để gia tăng doanh thu từ OTT, hợp tác có thể khiến nhà mạng mất một số tiền trong doanh thu đến từ thoại và tin nhắn, nhưng đó là cách làm thuận theo tương lai và sự phát triển của công nghệ. Ở góc độ người dùng, việc sử dụng các dịch vụ nội dung này không có gì sai và đối với họ chất lượng và nội dung dịch vụ sẽ là vấn đề được ưu tiên hàng đầu sau đó sẽ là giá cước dịch vụ. Để đảm bảo chất lượng dịch vụ cho người dùng, nhóm nghiên cứu đề xuất xây dựng một Agent quản lý tập trung các thông số chất lượng dịch vụ OTT. Bài toán cụ thể đặt ra mô phỏng cho 3 loại dịch vụ OTT: KakaoTalk, Viber, Zalo của 3 nhà mạng khác nhau, thử nghiệm và mô phỏng trên 900 thuê bao sử dụng dịch vụ. Xây dựng Agent quản lý trên phần mềm protégé sử dụng phương pháp đối sánh ngôn ngữ OM trong quản lý chất lượng dịch vụ. Protégé là bộ phần mềm mã nguồn mở Java nổi tiếng được nghiên cứu và phát triển từ năm 1998 bởi nhóm nghiên cứu của Mark Musen, EH. Stanford [9].
Hình 3: Mô hình nghiên cứu
Agent quản lý chất lượng dịch vụ dựa trên các tham số chất lượng đề xuất như sau: Cường độ tín hiệu đo được (độ lớn), băng thông (tốc độ bit), QoS thu được và QoS yêu cầu ứng dụng hiện tại, vùng phủ song, yêu cầu người dùng - người dùng muốn được kết nối với các mạng với giá rẻ nhất có chất lượng tối thiểu yêu cầu.
Điểm bắt đầu và và
kết thúc của dịch vụ người dùng được định nghĩa theo định lý Poisson với một
tốc độ trung bình cho 900 người sử dùng là khoảng 2 phút cho 1 dịch vụ, nghiên
cứu cho 1 hướng uplink, thời gian mô phỏng là 30 phút và thống kê số liệu thực
hiện cho 100 lần.
Các thông số chúng tôi đề xuất để sử dụng trong việc chuyển giao dịch vụ giữa các nhà cung cấp dịch vụ bao gồm các điều kiện nút mạng, điều kiện nút di động, cũng như khả năng của các mạng khác nhau trong vùng lân cận của người sử dụng. Để tránh giao dịch không liên tục giữa hai dịch vụ, hay gọi là hiệu ứng ping-pong, các giá trị cửa sổ trung bình cũng được sử dụng logic để xử lý các thông số và quyết định xem có nên chuyển giao dịch vụ hay không. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất tập hợp suy luận logic mờ để đưa ra quyết định có chuyển giao dịch vụ hay không dựa trên các tham số quản lý chất lượng, mỗi tập hợp mở sẽ có các giá trị thấp (L), trung bình (M) hoặc cao (H), đều nằm ở mức giá trị giữa “0” hoặc “1”. Các giá trị này được nhờ bộ suy luận hoặc suy diễn tương quan để liên hệ và đi ra quyết định dựa trên một bộ quy tắc mờ được áp dụng để xác định xem một ngữ cảnh chuyển giao dịch vụ giũa các mạng nên xảy ra vào thời nào. Có hai khả năng xảy ra: chuyển giao dịch vụ (HO) hoặc không chuyển giao giao (NOHO). Ví dụ quy tắc suy diễn mờ cho các trường hợp chuyển giao và không chuyển giao như sau:
IF (BLER = Medium) AND (NHO = Low) VÀ (TAT = Medium) VÀ (COST = Low) THEN HO
IF (BLER = Medium) AND (NHO = cao) VÀ (TAT = Low) VÀ (COST = cao) THEN NOHO
Hình 4: Nguyên lý đối sánh ngôn ngữ OM
Ví dụ các thuật toán được thể hiện trong Agnet như sau:
if (net.compareTo("GPRS")==0){
result1 = HandCase.substring(9,11);
f ((result1.compareTo("VF")==0)||(result1.compareTo("FT")==0))
return 1;
else {
result2 = HandCase.substring(12,14);
if ((result1.compareTo("VF")==0)||(result1.compareTo("FT")==0))
return 2;
else
if ((result1.compareTo("FI")==0)||(result2.compareTo("FI")==0))
return 3;
else
return 0;
}
}
else if (net.compareTo("UMTS")==0){
result1 = HandCase.substring(15,17);
if ((result1.compareTo("VF")==0)||(result1.compareTo("FT")==0))
return 1;
else {
result2 = HandCase.substring(18,20);
if ((result1.compareTo("VF")==0)||(result1.compareTo("FT")==0))
return 2;
else
if ((result1.compareTo("FI")==0)||(result2.compareTo("FI")==0))
return 3;
else
return 0;
}
}else {
result1 = HandCase.substring(21,23);
if ((result1.compareTo("VF")==0)||(result1.compareTo("FT")==0))
return 1;
Hình 5: Mô hình Agent quản lý theo phương pháp OM
4.2. Kết quả mô phỏng
Sự phân bố tài nguyên giữa các dịch vụ sau khi chuyển giao giữa các nhà cung cấp dịch vụ được đưa ra trong bảng 2 cho cả hai phương pháp tiếp cận dựa trên chính sách và lựa chọn mạng ngẫu nhiên, mô hình này có thể áp dụng linh hoạt và không phụ thuộc vào số lượng các dịch vụ lựa chọn và nhà cung cấp dịch vụ.
Kết quả mô phỏng cho thấy hầu hết các trường hợp yêu cầu chuyển giao dịch vụ giữa các mạng được phát hiện và thực hiện thành công với một tỷ lệ cao, do đó cho thấy thuật toán hợp lý thỏa đáng sử dụng trong Agent quản lý. Đặc biệt, có thể thấy khoảng 90% chuyển giao thành công trong dịch vụ Kakao, 88% trong các dịch vụ Viber và khoảng 95% trong dịch vụ Zalo, hầu hết các trường hợp ngắt kết nối liên mạng (drop) đã phát hiện và làm giảm hiện tượng hiệu ứng ping-pong trong khi chuyển giao giữa các dịch vụ. Các tham số quản lý chất lượng sử dụng thuật toán mờ suy luận logic từ dựa trên phương thức đối sánh ngôn ngữ ontology là hoàn toàn thích hợp cho việc quản lý chất lượng dịch vụ và tối ưu nguồn tài nguyên các nhà cung cấp dịch vụ viễn thông.
Hình 6: Tỷ lệ chuyển giao thành công giữa các dịch vụ
5. Kết luận
Với cơ sở ứng dụng là các ontology, các dữ liệu đã được ngữ nghĩa hóa để có thể “hiểu được” bởi máy tính, điều này đã giúp ích rất nhiều trong các lĩnh vực cần sự truy xuất, trao đổi thông tin một cách chính xác và tự động, trong đó có lĩnh vực thương mại điện tử. Khi mỗi doanh nghiệp xây dựng ontology mô tả các tiến trình nghiệp vụ của doanh nghiệp mình, việc tích hợp giữa các doanh nghiệp sẽ được tự động hóa và chính xác hơn thông qua quá trình Ontology Matching thay vì phải “bắt tay” thủ công như trước đây. Mô hình bài báo đưa ra không nhằm cải tiến các thuật toán OM đã có mà tập trung vào việc đưa ra một sự chọn lựa cho việc tích hợp các tiến trình của các doanh nghiệp, mô hình tập trung vào việc mô tả nhiều thông tin hơn đối với các ontology đầu vào nhằm tìm ra phương pháp OM thích hợp qua sự kết hợp với các tập luật. Tuy vậy, mô hình này không tự động hóa hoàn toàn mà cần phải có sự can thiệp của con người trong việc xây dựng các metadata và các tập luật.
TÀI LIỆU THAM KHẢO:
1. Marc Ehrig. Ontology Alignment Bridging the Sematic Gap, Springer, 2008.
2. Báo cáo hội thảo về cạnh tranh dịch vụ OTT, Cục Viễn thông, Bộ Thông tin truyền thông, 2013.
3. Báo cáo kết quả thí nghiệm 3G của Phòng thí nghiệm Ericsson, 2012.
4. Dịch vụ OTT và cạnh tranh của nhà mạng, Tạp chí Bưu chính Viễn thông, Nguyễn Ly Lan, 2015.
5. Erome, David Loup, Mohamed Touzami, perk Valtchev, Ontology Matching with OLA, 2008.
6. Nguyễn Mậu Quốc Hoàn - Trường Đại học Khoa học, Đại học Huế. Hoàng Hữu Hạnh, Đại học Huế, “Phương pháp đối sánh ontology cho bài toán tích hợp doanh nghiệp”. Tạp chí Khoa học Đại học Huế, Số 58, 2010.
7. Huỳnh Thị Kim Ngân, Đại học Huế “Nghiên cứu phương pháp module hóa ontology trong biểu diễn tri thức”. Mã số: 60.48.01, 2012.
8. Artem Chebotko, Shiyong Lu, Farshad Fotouhi. Challenges for Information Systems Towards The Semantic Web, Department of Computer Science, 2008.
9. P. Kotinurmi, T. Vitvar, A. Haller, R. Boran, and A. Richardson. Semantic web services enabled B2B integration, Proceedings of the Int. Workshop on Data Engineering Issues in E-Commerce and Services, 2006.
APPLYING INTELLIGENT ALGORITHMS TO MANAGE
QUALITY OF SERVICES IN TELECOMMUNICATION FIRMS
NGUYEN THI THANH HUONG
Economic Research Institute of Posts and Telecomunications
Posts and Telecommunications Institute of Technology
ABSTRACT:
Nowadays, most service transactions are usually started by electronic communications including communications via electronic trading platforms instead of independent but fragmented business models in the past. Models of sharing resources and integrated business services have helped firms effectively in doing business and established a circle of business processes. However, some operations of firms are still being fragmented and dispersed. In addition, information coordination among firms is not good and collaboration processes are also done manually. These situations pose a need of establishing a system which can integrate and manage quality of business services quickly, accurately and automatically in order to not only meet customers’ demand but also help firms avoid repeating their business operations. This study proposes a model of sharing resources and managing quality of services OTT based on ontology matching in order to improve the effectiveness of managing resources and the quality of services in telecommunication firms.
Keywords: Quality of services, intelligent algorithm, telecommunication firms.
Xem toàn bộ ấn phẩm Các kết quả nghiên cứu khoa học và ứng dụng công nghệ số 02 tháng 02/2017 tại đây
