[{"data":1,"prerenderedAt":-1},["ShallowReactive",2],{"_public_topic_publications_thu%E1%BB%99c%20t%C3%ADnh{\"limit\":5}":3,"_public_topic_byId_thuộc tính":31},{"code":4,"data":5,"meta":17},"SUCCESS",{"latest":6,"mostCited":7,"vietnamFeatured":29,"vietnamLatest":30},[],[8,22],{"publicationId":9,"title":10,"originalTitle":11,"authorNames":12,"authorCount":14,"journalName":15,"vietnamJournal":16,"publishDate":17,"publishYear":17,"totalCitation":18,"url":19,"doi":20,"summary":21},"473123b0-867a-4e48-821f-69ff3e0ce265","Cải tiến việc sử dụng các thuộc tính liên tục trong C4.5","Improved Use of Continuous Attributes in C4.5",[13],"J. R. Quinlan",1,"Journal of Artificial Intelligence Research",false,null,1774,"https:\u002F\u002Fwww.jair.org\u002Findex.php\u002Fjair\u002Farticle\u002Fview\u002F10157","10.1613\u002Fjair.279","\u003Cp>Nghiên cứu khoa học máy tính và học máy đề xuất cải tiến thuật toán cây quyết định C4.5 trong việc xử lý các \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">thuộc tính\u003C\u002Fb> liên tục \u003Ci>continuous attributes\u003C\u002Fi>. Tác giả áp dụng nguyên lý độ dài mô tả tối thiểu MDL để phạt số lượng điểm phân chia nhị phân trên các \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">thuộc tính\u003C\u002Fb> số. Kết quả thực nghiệm giảm đáng kể kích thước cây quyết định mà không làm suy giảm độ chính xác phân loại.\u003C\u002Fp>",{"publicationId":23,"title":24,"originalTitle":25,"authorNames":17,"authorCount":17,"journalName":26,"vietnamJournal":16,"publishDate":17,"publishYear":17,"totalCitation":17,"url":27,"doi":17,"summary":28},"56b97aab-6f47-4202-a879-1c5c7479b12a","Định vị và phân biệt bằng cách sử dụng các thuộc tính tính cách thương hiệu: Các tuyên bố sứ mệnh và tầm nhìn có góp phần xây dựng bản sắc doanh nghiệp độc đáo?","Positioning and differentiation by using brand personality attributes: Do mission and vision statements contribute to building a unique corporate identity?","Corporate Communications: An International Journal","https:\u002F\u002Fwww.emerald.com\u002Finsight\u002Fcontent\u002Fdoi\u002F10.1108\u002F13563281011016859\u002Ffull\u002Fhtml","\u003Cp>Khảo sát quản trị thương hiệu phân tích việc định vị và tạo khác biệt doanh nghiệp thông qua các \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">thuộc tính\u003C\u002Fb> tính cách thương hiệu được công bố trên trang thông tin điện tử của 150 tập đoàn. Phân tích nội dung văn bản chỉ ra sự gắn kết chặt chẽ giữa tuyên bố sứ mệnh với các \u003Cb class=\"publication-topic-keywords\">thuộc tính\u003C\u002Fb> đổi mới và trách nhiệm xã hội. Kết quả hỗ trợ xây dựng bản sắc thương hiệu doanh nghiệp độc đáo.\u003C\u002Fp>",[],[],{"code":4,"data":32,"meta":17},{"id":33,"title":34,"description":35,"content":36,"term":33,"englishTitle":37,"synonyms":38,"definition":44,"discipline":45,"references":46,"faqs":68,"createUser":78,"publishUser":81,"keywords":85,"keywordCount":17,"enrichTopicLink":16,"status":86,"createTime":87,"updateTime":88,"publishTime":89,"linkEnrichedTime":17,"publicationScanTime":90,"contentErrorMessage":17,"viewCount":91,"relateTopics":92},"thuộc tính","Thuộc tính là gì? Mô hình dữ liệu, cơ sở dữ liệu và kỹ thuật đặc trưng","Thuộc tính đóng vai trò nền tảng trong mô hình thực thể mối quan hệ, cơ sở dữ liệu quan hệ và kỹ thuật trích chọn đặc trưng trong học máy, khoa học dữ liệu.","\u003Cp>Thuộc tính (Attribute hoặc Property) là đặc tính, phẩm chất hoặc thông số định lượng\u002Fđịnh tính vốn có của một đối tượng, sự vật hoặc khái niệm, được sử dụng nhằm mục đích mô tả, nhận diện, phân loại và phân biệt thực thể đó với các thực thể khác trong cùng một hệ quy chiếu.\u003C\u002Fp>\n\n\u003Ch2>Thuộc tính trong mô hình hóa dữ liệu và cơ sở dữ liệu quan hệ\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Trong khoa học máy tính và quản trị dữ liệu, thuộc tính đóng vai trò là viên gạch cấu thành nền tảng của mọi kiến trúc thông tin:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Mô hình thực thể - mối quan hệ (ER Model):\u003C\u002Fstrong> Theo công trình nền tảng của Peter Chen (1976), thuộc tính được định nghĩa là một hàm ánh xạ từ một tập hợp thực thể vào một miền giá trị (value domain) xác định. Ví dụ: thực thể \"Học viên\" có các thuộc tính như \"Mã học viên\", \"Họ tên\", \"Ngày sinh\".\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Mô hình cơ sở dữ liệu quan hệ:\u003C\u002Fstrong> Theo Edgar F. Codd (1970), trong một bảng quan hệ (relation), mỗi thuộc tính tương ứng với một cột có tên định danh duy nhất và một kiểu dữ liệu bắt buộc (số nguyên, chuỗi văn bản, ngày tháng).\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ch2>Phân loại các dạng thuộc tính dữ liệu\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Trong thiết kế cơ sở dữ liệu và xử lý thông tin, thuộc tính được phân chia thành các nhóm cấu trúc:\u003C\u002Fp>\n\u003Cul>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Thuộc tính đơn nguyên và thuộc tính phức hợp:\u003C\u002Fstrong> Thuộc tính đơn nguyên chứa giá trị nguyên tử không thể chia nhỏ (như Giới tính), trong khi thuộc tính phức hợp có thể phân rã thành các thành phần con (như Địa chỉ gồm Số nhà, Tên đường, Quận\u002FHuyện).\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Thuộc tính đơn trị và đa trị:\u003C\u002Fstrong> Thuộc tính đơn trị chỉ nhận một giá trị duy nhất cho mỗi thực thể (như Năm sinh), còn thuộc tính đa trị có thể nhận nhiều giá trị đồng thời (như Số điện thoại liên hệ).\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Thuộc tính suy diễn:\u003C\u002Fstrong> Giá trị được tính toán tự động từ các thuộc tính khác (như Tuổi được suy diễn từ Ngày sinh và Thời gian hiện tại).\u003C\u002Fli>\n  \u003Cli>\u003Cstrong>Thuộc tính khóa (Key Attribute):\u003C\u002Fstrong> Thuộc tính mang giá trị duy nhất cho từng bản ghi, dùng làm khóa chính để định danh thực thể.\u003C\u002Fli>\n\u003C\u002Ful>\n\n\u003Ctable>\n  \u003Cthead>\n    \u003Ctr>\n      \u003Cth>Nhóm thuộc tính\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Bản chất lưu trữ\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Ví dụ điển hình\u003C\u002Fth>\n      \u003Cth>Lưu ý khi chuẩn hóa dữ liệu\u003C\u002Fth>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Fthead>\n  \u003Ctbody>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Thuộc tính đơn nguyên\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Giá trị nguyên tử duy nhất\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Mã định danh cá nhân, Điểm số\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Thỏa mãn dạng chuẩn một (1NF)\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Thuộc tính phức hợp\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Tập hợp nhiều trường con\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Họ và tên đầy đủ, Địa chỉ cư trú\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Nên tách trường để tối ưu hóa tìm kiếm\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Thuộc tính đa trị\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Mảng hoặc danh sách giá trị\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Danh sách bằng cấp, Kỹ năng mềm\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Cần tách sang bảng quan hệ phụ\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n    \u003Ctr>\n      \u003Ctd>Thuộc tính suy diễn\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Tính toán động khi truy vấn\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Tổng tiền đơn hàng, Tuổi tác\u003C\u002Ftd>\n      \u003Ctd>Tránh lưu trữ tĩnh để ngừa xung đột dữ liệu\u003C\u002Ftd>\n    \u003C\u002Ftr>\n  \u003C\u002Ftbody>\n\u003C\u002Ftable>\n\n\u003Ch2>Thuộc tính trong học máy và kỹ nghệ đặc trưng (Feature Engineering)\u003C\u002Fh2>\n\u003Cp>Trong khoa học dữ liệu và trí tuệ nhân tạo, thuộc tính thường được gọi là đặc trưng (feature) hoặc biến đầu vào của mô hình dự báo.\u003C\u002Fp>\n\u003Cp>Theo nghiên cứu kinh điển của Ron Kohavi và George John (1997), việc lựa chọn tập con thuộc tính tối ưu (feature selection) đóng vai trò sống còn. Việc loại bỏ các thuộc tính dư thừa hoặc gây nhiễu giúp mô hình học máy tránh hiện tượng quá khớp (overfitting), giảm độ phức tạp tính toán và nâng cao độ chính xác dự đoán trên tập dữ liệu mới.\u003C\u002Fp>","attribute",[39,40,41,42,43],"thuộc tính dữ liệu","đặc tính","đặc trưng","property","data attribute","Thuộc tính là đặc điểm hoặc tính chất định tính, định lượng vốn có dùng để mô tả, nhận diện và phân loại một thực thể trong khoa học tự nhiên, mô hình hóa dữ liệu và khoa học máy tính.","ENGINEERING_TECHNOLOGY",[47,54,61],{"citationText":48,"title":49,"authors":50,"source":51,"year":52,"doi":53,"url":17},"Chen, P. P. S. (1976). The entity-relationship model—toward a unified view of data. ACM Transactions on Database Systems, 1(1), 9-36.","The entity-relationship model—toward a unified view of data","Peter Pin-Shan Chen","ACM Transactions on Database Systems",1976,"10.1145\u002F320434.320440",{"citationText":55,"title":56,"authors":57,"source":58,"year":59,"doi":60,"url":17},"Codd, E. F. (1970). A relational model of data for large shared data banks. Communications of the ACM, 13(6), 377-387.","A relational model of data for large shared data banks","Edgar F. Codd","Communications of the ACM",1970,"10.1145\u002F362384.362685",{"citationText":62,"title":63,"authors":64,"source":65,"year":66,"doi":67,"url":17},"Kohavi, R., & John, G. H. (1997). Wrappers for feature subset selection. Artificial Intelligence, 97(1-2), 273-324.","Wrappers for feature subset selection","Ron Kohavi, George H. John","Artificial Intelligence",1997,"10.1016\u002Fs0004-3702(97)00043-x",[69,72,75],{"question":70,"answer":71},"Thuộc tính trong cơ sở dữ liệu quan hệ là gì?","Trong cơ sở dữ liệu quan hệ, thuộc tính là một cột đại diện cho một trường thông tin cụ thể mô tả đặc điểm của thực thể trong bảng dữ liệu.",{"question":73,"answer":74},"Sự khác biệt giữa thuộc tính và thực thể là gì?","Thực thể là đối tượng độc lập có thể xác định được trong thế giới thực (ví dụ: một cuốn sách), trong khi thuộc tính là các đặc điểm chi tiết dùng để mô tả thực thể đó (ví dụ: tên sách, tác giả, giá bán).",{"question":76,"answer":77},"Kỹ nghệ đặc trưng (Feature Engineering) xử lý các thuộc tính dữ liệu như thế nào?","Kỹ nghệ đặc trưng là quá trình biến đổi, mã hóa, chuẩn hóa và tạo mới các thuộc tính từ dữ liệu thô nhằm cung cấp đầu vào tối ưu nhất cho các thuật toán học máy.",{"id":14,"researcherId":17,"name":79,"imageUrl":80},"Nguyễn Ngọc Sơn","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLGfGsF1nYQqYK5BasTLhNu1dBrBXg2fcEgBNPXJ0p2gqLQnO7i=s96-c",{"id":82,"researcherId":17,"name":83,"imageUrl":84},2889,"Lê Xuân Niên","https:\u002F\u002Flh3.googleusercontent.com\u002Fa\u002FACg8ocLuyWIkhyP2W5E59cKwN7ciI2nbjMGUpXO9rVQquC826ujzkqhU=s96-c",[33],"PUBLISHED","2025-05-10T14:47:22.582+00:00","2026-09-02T07:16:54.048+00:00","2025-08-05T17:39:02.090+00:00","2026-09-02T07:16:54.045+00:00",668,[93,96,99,102,105,108,118,128,133,138],{"id":94,"title":95,"term":94,"englishTitle":17,"definition":17,"discipline":17,"disciplineCode":17,"disciplineLabel":17,"disciplineColor":17,"disciplineIcon":17},"vị từ","Vị từ là gì? Các nghiên cứu khoa học về Vị từ",{"id":97,"title":98,"term":97,"englishTitle":17,"definition":17,"discipline":17,"disciplineCode":17,"disciplineLabel":17,"disciplineColor":17,"disciplineIcon":17},"đặc điểm tâm lý","Đặc điểm tâm lý là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":100,"title":101,"term":100,"englishTitle":17,"definition":17,"discipline":17,"disciplineCode":17,"disciplineLabel":17,"disciplineColor":17,"disciplineIcon":17},"nhu cầu thông tin","Nhu cầu thông tin là gì? Các nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":103,"title":104,"term":103,"englishTitle":17,"definition":17,"discipline":17,"disciplineCode":17,"disciplineLabel":17,"disciplineColor":17,"disciplineIcon":17},"ontology","Ontology là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học về Ontology",{"id":106,"title":107,"term":106,"englishTitle":17,"definition":17,"discipline":17,"disciplineCode":17,"disciplineLabel":17,"disciplineColor":17,"disciplineIcon":17},"tìm kiếm tabu","Tìm kiếm tabu là gì? Các bài nghiên cứu khoa học liên quan",{"id":109,"title":110,"term":109,"englishTitle":111,"definition":112,"discipline":113,"disciplineCode":114,"disciplineLabel":115,"disciplineColor":116,"disciplineIcon":117},"bản chất","Bản chất là gì? Khái niệm, bản thể học và ý nghĩa khoa học","essence","Bản chất là tổng thể những thuộc tính nội tại, tất yếu và tương đối ổn định bên trong một thực thể, quy định sự tồn tại của thực thể đó như chính nó.","HUMANITIES","humanities","Nhân văn và nghệ thuật","#9333EA","book-open",{"id":119,"title":120,"term":121,"englishTitle":122,"definition":123,"discipline":45,"disciplineCode":124,"disciplineLabel":125,"disciplineColor":126,"disciplineIcon":127},"thuật toán heuristic","Thuật toán heuristic là gì? Phân loại, nguyên lý và ứng dụng","Thuật toán heuristic","heuristic algorithm","Thuật toán heuristic (heuristic algorithm, hay phương pháp phỏng đoán) là kỹ thuật giải quyết bài toán được thiết kế nhằm tìm kiếm lời giải đủ tốt và chấp nhận được trong khoảng thời gian tính toán thực tế cho các bài toán tối ưu hóa phức tạp, đánh đổi tính tối ưu tuyệt đối để lấy tốc độ thực thi.","engineering-technology","Kỹ thuật và công nghệ","#5B62F4","cpu",{"id":129,"title":130,"term":129,"englishTitle":131,"definition":132,"discipline":45,"disciplineCode":124,"disciplineLabel":125,"disciplineColor":126,"disciplineIcon":127},"hỏa hoạn","Hỏa hoạn là gì? Các bài báo nghiên cứu khoa học liên quan","fire","Hỏa hoạn là sự cố cháy lớn ngoài tầm kiểm soát do phản ứng hóa học tỏa nhiệt nhanh giữa chất cháy và chất oxy hóa (thường là oxy trong không khí), gây thiệt hại nghiêm trọng về người, tài sản và môi trường.",{"id":134,"title":135,"term":134,"englishTitle":136,"definition":137,"discipline":45,"disciplineCode":124,"disciplineLabel":125,"disciplineColor":126,"disciplineIcon":127},"hệ thống hỗ trợ quyết định","Hệ thống hỗ trợ quyết định là gì? Các nghiên cứu khoa học","decision support system","Hệ thống hỗ trợ quyết định (Decision Support System - DSS) là hệ thống thông tin tích hợp dữ liệu, mô hình phân tích và giao diện tương tác nhằm hỗ trợ con người giải quyết các bài toán ra quyết định phức tạp và bán cấu trúc.",{"id":139,"title":140,"term":139,"englishTitle":141,"definition":142,"discipline":45,"disciplineCode":124,"disciplineLabel":125,"disciplineColor":126,"disciplineIcon":127},"tổn thất công suất","Tổn thất công suất là gì? Nguyên nhân, công thức và giải pháp","power loss","Tổn thất công suất là hiện tượng tiêu hao năng lượng điện dưới dạng nhiệt hoặc từ trường trong các phần tử của hệ thống điện như dây dẫn, máy biến áp và thiết bị truyền tải trong quá trình vận hành."]