Original Title: Proceedings of the 1st International Conference on Big Data Analytics & Applications (BDAA' 2025)
Source: www.sensorsportal.com
Disclaimer: Summary generated by AI based on the provided document. Please refer to the original paper for full scientific accuracy.

កំណត់ហេតុនៃសន្និសីទអន្តរជាតិលើកទី១ ស្តីពីវិភាគទិន្នន័យធំ និងកម្មវិធីអនុវត្ត (BDAA' 2025)

ចំណងជើងដើម៖ Proceedings of the 1st International Conference on Big Data Analytics & Applications (BDAA' 2025)

អ្នកនិពន្ធ៖ Sergey Y. Yurish (Editor)

ឆ្នាំបោះពុម្ព៖ 2025, IFSA Publishing

វិស័យសិក្សា៖ Data Science and Big Data Analytics

១. សេចក្តីសង្ខេបប្រតិបត្តិ (Executive Summary)

បញ្ហា (The Problem)៖ ឯកសារនេះចងក្រងនូវការស្រាវជ្រាវដែលដោះស្រាយបញ្ហាប្រឈមថ្មីៗនៅក្នុងបច្ចេកវិទ្យាផ្អែកលើទិន្នន័យ (Data-driven technologies) ដោយផ្តោតលើការធានានូវទំនុកចិត្ត សុវត្ថិភាព ឯកជនភាព និងការទាញយកទិន្នន័យកម្រិតខ្ពស់នៅក្នុងវិស័យដូចជា សុខាភិបាល សន្តិសុខអ៊ីនធឺណិត និងការអប់រំ។

វិធីសាស្ត្រ (The Methodology)៖ កំណត់ហេតុសន្និសីទនេះគ្របដណ្តប់លើវិធីសាស្ត្រពហុជំនាញជាច្រើនក្នុងការវិភាគទិន្នន័យស្មុគស្មាញ រួមមានគំរូម៉ាស៊ីនរៀន ក្បួនដោះស្រាយតាមក្រាហ្វ និងការរៀនសូត្របែបសហព័ន្ធ។

ការទាញយកព័ត៌មានដោយប្រើក្រាហ្វចំណេះដឹង (Knowledge Graph-enhanced Retrieval-Augmented Generation)
ការរៀនសូត្របែបសហព័ន្ធដោយរក្សាភាពឯកជន (Privacy-preserving Federated Learning Lifecycle)
ការវិភាគទិន្នន័យអប់រំ និងការចាត់ថ្នាក់សិស្ស (Educational Data Mining and Unsupervised Clustering)
ការរកឃើញការវាយប្រហារបណ្តាញដោយប្រើប្រព័ន្ធបណ្តុំ (Meta-learning Ensemble SVMs)

លទ្ធផលសំខាន់ៗ (The Verdict)៖

ក្របខ័ណ្ឌ RAG កម្រិតខ្ពស់ដែលប្រើអនុក្រាហ្វពេញលេញ (Complete subgraphs) មានដំណើរការល្អជាងគំរូប្រពៃណីក្នុងការស្វែងរកធនធានសិក្សា ដោយផ្តល់នូវភាពសុក្រឹតខ្ពស់ជាង។
ប្រព័ន្ធរៀនសូត្របែបសហព័ន្ធ (Federated learning) ដូចជា ASTER អាចធានាសុវត្ថិភាពទិន្នន័យតាំងពីដើមដល់ចប់ ដោយមិនប៉ះពាល់ដល់ភាពត្រឹមត្រូវនៃគំរូវិភាគឡើយ។
ការអនុវត្តវិធីសាស្ត្រ AI និង Big Data ជួយបង្កើនប្រសិទ្ធភាពយ៉ាងខ្លាំងជាក់ស្តែងដូចជាការកាត់បន្ថយភាពស្មុគស្មាញនៃក្បួនដោះស្រាយដល់ទៅ ៥០ ដង សម្រាប់ការវិភាគសញ្ញាសេនស័រ (Sensor analytics)។

២. ការវិភាគលើប្រសិទ្ធភាព និងដែនកំណត់ (Performance & Constraints)

វិធីសាស្ត្រ (Method)	គុណសម្បត្តិ (Pros)	គុណវិបត្តិ (Cons)	លទ្ធផលគន្លឹះ (Key Result)
AcademicRAG (Knowledge Graph-enhanced RAG) ប្រព័ន្ធ AcademicRAG ផ្អែកលើក្រាហ្វចំណេះដឹង	អាចស្វែងរកទិន្នន័យបានស៊ីជម្រៅដោយប្រើអនុក្រាហ្វពេញលេញ និងការពារការបង្កើតចម្លើយខុស (Hallucination) បានយ៉ាងល្អ។	ទាមទារកម្លាំងម៉ាស៊ីនខ្លាំងក្នុងការគណនា និងនៅមានភាពខ្សោយក្នុងការយល់រូបភាព ឬរូបមន្តគណិតវិទ្យាស្មុគស្មាញ។	មានដំណើរការល្អជាងម៉ូដែលចាស់ៗ (GraphRAG, LightRAG, NaiveRAG) ក្នុងអត្រាឈ្នះពី ៥២% ទៅ ៧៧% លើការទាញយកឯកសារស្រាវជ្រាវ។
Focused Minority SVM (Meta-learning Ensemble) ម៉ូដែលប្រមូលផ្តុំ SVM សម្រាប់រាវរកការវាយប្រហារបណ្តាញ	រាវរកការវាយប្រហារដ៏កម្រ (R2L, U2R) បានយ៉ាងល្អបំផុត និងប្រើពេលហ្វឹកហាត់ខ្លីស័ក្តិសមសម្រាប់ប្រព័ន្ធដំណើរការផ្ទាល់ (Real-time)។	ត្រូវការអង្គចងចាំ (Memory) ធំជាងម៉ូដែល SVM ទោលធម្មតាដល់ទៅ ២.៣ ដង ដោយសារវាប្រើម៉ូដែលរួមបញ្ចូលគ្នា។	សម្រេចបានភាពត្រឹមត្រូវសរុប ៧៧.៥២% និងបង្កើនការរកឃើញការវាយប្រហារប្រភេទ R2L ពី ០.៥% ទៅ ១០.៣%។
Autonomous CDAP with Federated Learning ថ្នាលវៃឆ្លាត CDAP ស្វ័យប្រវត្តិរក្សាឯកជនភាព	ផ្តល់បទពិសោធន៍ផ្ទាល់ខ្លួនដល់អ្នកប្រើប្រាស់ (Personalization) និងរក្សាការសម្ងាត់ទិន្នន័យបានយ៉ាងរឹងមាំតាមរយៈ Federated Learning។	ជួបប្រទះបញ្ហា Cold-start ដែលត្រូវការពេល ៣ ទៅ ៥ ថ្ងៃដំបូងដើម្បីប្រមូលទិន្នន័យរៀនពីទម្លាប់អ្នកប្រើប្រាស់។	បង្កើនអត្រាបញ្ចប់ការងាររបស់អ្នកប្រើប្រាស់ពី ៧២.៣% ទៅ ៨៩.៧% និងកាត់បន្ថយការសុំជំនួយបច្ចេកទេសដល់ទៅ ១៤៨%។
Anytime Rule Compression (Logic-polishing) ការបង្រួមក្បួនទាញយកទិន្នន័យដែលអាចបកស្រាយបាន	កាត់បន្ថយភាពស្មុគស្មាញនៃម៉ូដែលបានដល់ទៅ ៥០ ដង ធ្វើឱ្យមនុស្សងាយស្រួលយល់ និងជួយពន្លឿនការដំណើរការទិន្នន័យ។	ទាមទារឱ្យមានការកែប្រែទិន្នន័យប្រភេទលេខបន្តបន្ទាប់ (Continuous features) ទៅជាទម្រង់គោលពីរ (Binarized/Rectified) ជាមុនសិន។	ដំណើរការលឿនជាងវិធីសាស្ត្រធម្មតា (Scikit-learn) ១.៥ ទៅ ២.៣ ដង ដោយរក្សាបាននូវភាពត្រឹមត្រូវ (AUC) ដដែល។

ការចំណាយលើធនធាន (Resource Cost)៖ ការស្រាវជ្រាវក្នុងសន្និសីទនេះទាមទារធនធានចម្រុះ ចាប់ពីម៉ាស៊ីនកុំព្យូទ័រធម្មតារហូតដល់ម៉ាស៊ីនមេកម្រិតខ្ពស់សម្រាប់គណនាម៉ូដែល AI ធំៗ។

Hardware: ម៉ាស៊ីនមេកម្រិតខ្ពស់មាន GPU សម្រាប់រត់ LLM (ឧ. Alvis system) និង CPU ច្រើនគ្រាប់ (ឧ. 16-core/64GB RAM សម្រាប់ប្រព័ន្ធ CDAP)។
Software: បណ្ដុំកូដ និងប្រព័ន្ធដូចជា Docker, Cassandra, PostgreSQL, GraphDB, និងម៉ូដែលភាសាធំៗ (Qwen2.5, Mistral, DeepSeek)។
Dataset: ទិន្នន័យសម្រាប់ធ្វើតេស្តមានដូចជា ទិន្នន័យកំណត់ត្រាពេទ្យ (EHR), ទិន្នន័យបណ្តាញសន្តិសុខអ៊ិនធឺណិត (NSL-KDD), និងទិន្នន័យអប់រំ (ESHTE)។

៣. ការពិនិត្យសម្រាប់បរិបទកម្ពុជា/អាស៊ីអាគ្នេយ៍

ភាពលំអៀងនៃទិន្នន័យ (Data Bias)៖

ការសិក្សាភាគច្រើននៅក្នុងឯកសារនេះប្រើប្រាស់ទិន្នន័យពីអឺរ៉ុប និងសហរដ្ឋអាមេរិក (ឧទាហរណ៍ កំណត់ត្រាពេទ្យ EHR និងទិន្នន័យសាកលវិទ្យាល័យអឺរ៉ុប) ព្រមទាំងទិន្នន័យបណ្តាញអន្តរជាតិ (NSL-KDD)។ សម្រាប់ប្រទេសកម្ពុជា ទិន្នន័យទាំងនេះអាចនឹងមិនឆ្លុះបញ្ចាំងទាំងស្រុងពីបរិបទសង្គម ភាសាខ្មែរ ហេដ្ឋារចនាសម្ព័ន្ធបណ្តាញខ្សោយ និងអាកប្បកិរិយារបស់អ្នកប្រើប្រាស់ក្នុងស្រុកឡើយ។

លទ្ធភាពនៃការអនុវត្ត (Applicability)៖

ទោះបីជាមានភាពខុសគ្នានៃទិន្នន័យក៏ដោយ វិធីសាស្ត្រវិភាគទិន្នន័យធំ និងបច្ចេកវិទ្យា AI ទាំងនេះមានសក្តានុពលខ្ពស់ក្នុងការយកមកអនុវត្តជាក់ស្តែងនៅកម្ពុជា។

វិស័យអប់រំ និងសាកលវិទ្យាល័យ (Higher Education): សាកលវិទ្យាល័យនានានៅកម្ពុជាអាចប្រើប្រាស់ក្របខ័ណ្ឌ ADAPTE ដើម្បីវិភាគទិន្នន័យនិស្សិតនិងទស្សន៍ទាយពីហានិភ័យនៃការបោះបង់ការសិក្សា ព្រមទាំងប្រើប្រាស់ AcademicRAG ដើម្បីជួយនិស្សិតស្រាវជ្រាវឯកសារបានរហ័ស។
វិស័យសុខាភិបាល (Healthcare): មន្ទីរពេទ្យរដ្ឋ និងឯកជនអាចប្រើប្រាស់ AI (LLM Pipelines) ដើម្បីទាញយកព័ត៌មានពីកំណត់ត្រាពេទ្យដែលសរសេរដោយដៃ ឬគ្មានទម្រង់ច្បាស់លាស់ (Unstructured data) ទៅជាទិន្នន័យឌីជីថលដែលងាយស្រួលគ្រប់គ្រង។
សន្តិសុខសាយប័រ និងធនាគារ (Cybersecurity & Banking): ធនាគារជាតិ និងស្ថាប័នហិរញ្ញវត្ថុអាចអនុវត្តម៉ូដែល Meta-learning SVMs សម្រាប់ការរកឃើញការវាយប្រហារបណ្តាញ (Intrusion Detection) ដើម្បីការពារទិន្នន័យអតិថិជនពីឧក្រិដ្ឋជនបច្ចេកវិទ្យា។

ការចាប់យកនិងបន្សាំបច្ចេកវិទ្យា AI ទាំងនេះ នឹងជួយពន្លឿនការធ្វើបរិវត្តកម្មឌីជីថលនៅកម្ពុជាប្រកបដោយសុវត្ថិភាព ឯកជនភាព និងប្រសិទ្ធភាពខ្ពស់។

៤. ផែនការសកម្មភាពសម្រាប់និស្សិត (Actionable Roadmap)

ដើម្បីអនុវត្តតាមការសិក្សានេះ និស្សិតគួរអនុវត្តតាមជំហានខាងក្រោម៖

សិក្សាមូលដ្ឋានគ្រឹះនៃទិន្នន័យធំ (Big Data Foundations): និស្សិតត្រូវពង្រឹងជំនាញសរសេរកូដ Python និងការសាកសួរទិន្នន័យដោយប្រើប្រាស់ SQL ព្រមទាំងស្វែងយល់ពីប្រព័ន្ធគ្រប់គ្រងទិន្នន័យទំនើបៗដូចជា PostgreSQL និង Cassandra។
អនុវត្តប្រព័ន្ធ RAG និងក្រាហ្វចំណេះដឹង (Knowledge Graphs): សាកល្បងបង្កើតប្រព័ន្ធ Q&A ឆ្លាតវៃសម្រាប់ឯកសារភាសាខ្មែរ ដោយប្រើប្រាស់ឧបករណ៍ដូចជា LangChain, ម៉ូដែលភាសាធំៗ (LLMs) បើកទូលាយ, និងប្រព័ន្ធទិន្នន័យក្រាហ្វ Neo4j។
រៀនពីសន្តិសុខទិន្នន័យ និងម៉ាស៊ីនរៀន (Machine Learning & Privacy): ស្វែងយល់ពីបច្ចេកទេស Federated Learning ដើម្បីដឹងពីរបៀបការពារភាពឯកជននៃទិន្នន័យ និងប្រើប្រាស់បណ្ណាល័យ Scikit-learn ដើម្បីបង្កើតម៉ូដែលរកឃើញការវាយប្រហារបណ្តាញកុំព្យូទ័រ។
បង្កើតគម្រោងសាកល្បងជាក់ស្តែង (Build a Pilot Project): ជ្រើសរើសបញ្ហាជាក់ស្តែងមួយនៅកម្ពុជា (ឧទាហរណ៍ ការទស្សន៍ទាយអត្រាបោះបង់ការសិក្សា) ដោយប្រមូលទិន្នន័យ និងប្រើប្រាស់ក្បួន KMeans Clustering និង PCA ដើម្បីវិភាគ ចាត់ថ្នាក់ និងបង្ហាញលទ្ធផលជាក់លាក់។

៥. វាក្យសព្ទបច្ចេកទេស (Technical Glossary)

ពាក្យបច្ចេកទេស	ការពន្យល់ជាខេមរភាសា (Khmer Explanation)	និយមន័យសាមញ្ញ (Simple Definition)
Knowledge Graph	បណ្ដាញទិន្នន័យដែលរក្សាទុកព័ត៌មានមិនត្រឹមតែជាអត្ថបទរាយប៉ាយប៉ុណ្ណោះទេ ប៉ុន្តែថែមទាំងភ្ជាប់ទំនាក់ទំនងរវាងវត្ថុមួយទៅវត្ថុមួយទៀតយ៉ាងមានសណ្តាប់ធ្នាប់ (ឧទាហរណ៍៖ 'ជំងឺអេដស៍' បណ្តាលមកពី 'មេរោគ HIV') ដើម្បីឱ្យម៉ាស៊ីនកុំព្យូទ័រអាចស្វែងយល់ពីបរិបទស៊ីជម្រៅដូចមនុស្ស។	វាដូចជាផែនទីគំនិត (Mind Map) នៅក្នុងខួរក្បាលរបស់យើង ដែលចងក្រងនិងភ្ជាប់រឿងរ៉ាវផ្សេងៗចូលគ្នាជាបណ្តាញ ជាជាងការទន្ទេញចាំពាក្យដាច់ៗពីគ្នា។
Retrieval-Augmented Generation (RAG)	ប្រព័ន្ធគាំទ្រសម្រាប់ម៉ូដែលបញ្ញាសិប្បនិម្មិត (AI) ដែលតម្រូវឱ្យវាទៅស្វែងរកឯកសារយោងជាក់លាក់ពីមូលដ្ឋានទិន្នន័យខាងក្រៅជាមុនសិន រួចទើបយកព័ត៌មានទាំងនោះមកបូកបញ្ចូលគ្នាដើម្បីឆ្លើយសំណួរ ដែលជួយការពារកុំឱ្យ AI បង្កើតចម្លើយខុសឬប្រឌិតរឿងដោយខ្លួនឯង។	វាដូចជាសិស្សដែលត្រូវបានគេអនុញ្ញាតឱ្យបើកសៀវភៅមើល (Open-book exam) ដើម្បីរកចម្លើយឱ្យបានសុក្រឹតមុននឹងសរសេរចូលក្រដាសប្រឡង ជាជាងការអង្គុយនឹកស្មាន។
Federated Learning	បច្ចេកទេសបង្វឹកម៉ាស៊ីនរៀន (Machine Learning) ដែលប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រត្រូវធ្វើដំណើរទៅរៀនពីទិន្នន័យនៅតាមឧបករណ៍រៀងៗខ្លួន (ឧ. ទូរស័ព្ទដៃ ឬកុំព្យូទ័រពេទ្យ) ដោយមិនតម្រូវឱ្យបូមយកទិន្នន័យផ្ទាល់ខ្លួនទាំងនោះមកប្រមូលផ្តុំនៅម៉ាស៊ីនមេកណ្តាលឡើយ ដើម្បីធានាសុវត្ថិភាពនិងឯកជនភាពអតិបរមា។	វាដូចជាគ្រូដែលរៀបចំលំហាត់ឱ្យសិស្សធ្វើនៅផ្ទះរៀងៗខ្លួន រួចគ្រូប្រមូលយកតែ 'លទ្ធផលពិន្ទុ' ប៉ុណ្ណោះ ដោយមិនចាំបាច់អានសៀវភៅព្រាងផ្ទាល់ខ្លួនរបស់សិស្សម្នាក់ៗឡើយ។
Homomorphic Encryption	បច្ចេកវិទ្យានៃការបំប្លែងកូដសម្ងាត់កម្រិតខ្ពស់ដែលអនុញ្ញាតឱ្យប្រព័ន្ធកុំព្យូទ័រអាចធ្វើការគណនា និងវិភាគលើទិន្នន័យដែលជាប់សោររួចបានដោយផ្ទាល់ ដោយមិនចាំបាច់ដោះសោរ (Decrypt) ទិន្នន័យនោះមកជាទម្រង់ដើមជាមុនឡើយ។	វាដូចជាជាងដែលតម្រូវឱ្យប៉ាក់គ្រឿងអលង្ការតាមរយៈស្រោមដៃដែលមានភ្ជាប់ក្នុងប្រអប់កញ្ចក់បិទជិត ដែលគាត់អាចធ្វើការបានតែមិនអាចយកមាសនោះចេញមកក្រៅបានឡើយ។
Meta-learning	បច្ចេកទេស 'រៀនពីរបៀបរៀន' របស់ AI ដែលវាប្រមូលយកបទពិសោធន៍ពីការដោះស្រាយបញ្ហាចាស់ៗជាច្រើន មកបង្កើតជាក្បួនច្បាប់កម្រិតខ្ពស់ ដើម្បីយកទៅដោះស្រាយបញ្ហាថ្មីៗទោះបីជាមានទិន្នន័យតិចតួចបំផុតក៏ដោយ។	វាដូចជាសិស្សដែលចេះក្បួនសូត្រឱ្យឆាប់ចាំ ដែលធ្វើឱ្យគាត់អាចរៀនយល់ពីមុខវិជ្ជាថ្មីមួយបានយ៉ាងលឿន ទោះបីគ្រូទើបតែបង្រៀនបានបន្តិចក៏ដោយ។
Monte Carlo Tree Search (MCTS)	ក្បួនដោះស្រាយដែលជួយកុំព្យូទ័រក្នុងការធ្វើសេចក្តីសម្រេចចិត្តដោយធ្វើការសាកល្បងដើរផ្លូវរាប់ពាន់ជម្រើសដោយចៃដន្យ ព្រមទាំងវាយតម្លៃថាតើផ្លូវមួយណាមានឱកាសឈ្នះខ្ពស់ជាងគេបំផុត បន្ទាប់មកទើបវាសម្រេចចិត្តជ្រើសរើសផ្លូវនោះជាផ្លូវការ។	វាដូចជាអ្នកលេងអុកដែលស្រមៃគិតទុកជាមុននូវចលនាដើររាប់រយរបៀប រួចរើសយកក្បួនដើរណាដែលចុងបញ្ចប់នាំឱ្យគាត់អាចស៊ីស្តេចគូប្រកួតបានច្រើនដងជាងគេ។
Named Entity Recognition (NER)	បច្ចេកទេសក្នុងដំណើរការភាសាធម្មជាតិ (NLP) ដែលប្រើក្បួនកុំព្យូទ័រដើម្បីអានអត្ថបទវែងៗ ហើយកំណត់ទីតាំងព្រមទាំងចាត់ថ្នាក់ពាក្យគន្លឹះសំខាន់ៗដោយស្វ័យប្រវត្តិ ទៅជាក្រុមដូចជា ឈ្មោះមនុស្ស អង្គការ ទីកន្លែង ឬប្រភេទរោគសញ្ញាជំងឺ។	វាដូចជាការយកហ្វឺតពណ៌ (Highlighter) ទៅគូសចំណាំតែលើពាក្យសំខាន់ៗនៅក្នុងសៀវភៅក្រាស់ៗ ដើម្បីងាយស្រួលរកមើលនៅពេលក្រោយដោយមិនបាច់អានឡើងវិញទាំងអស់។

៦. ប្រធានបទពាក់ព័ន្ធ (Further Reading)

អត្ថបទដែលបានបោះពុម្ពនៅលើ KhmerResearch ដែលទាក់ទងនឹងប្រធានបទនេះ៖

ប្រធានបទ និងសំណួរស្រាវជ្រាវដែលទាក់ទងនឹងឯកសារនេះ ដែលអ្នកអាចស្វែងរកបន្ថែម៖