Mô hình hóa chuỗi hành vi người dùng trong bài toán hệ gợi ý
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: Mô hình hóa chuỗi hành vi người dùng trong bài toán hệ gợi ý
Mô hình hóa chuỗi hành vi người dùng trong bài toán hệ gợi ý
TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁC II KHOA HÀ NỘILUẬN VÀN THẠC sĩMô hình hoá chuỗi hành vi nguôi dùng trong bài toán Hệ gọi ýNGUYỀN VÃN TÚC nguyentuc 1003@gmail.comNg Mô hình hóa chuỗi hành vi người dùng trong bài toán hệ gợi ý gành Khoa học máy tínhGiàng viên hướng dần: PGS. TS. Thân Quang Khoát ----------------Chữ ký cùa GVHDViện:Còng nghệ Thông tin và Truyền thôngHÀ NỌI, 03/20212https://khothuvien.cori!Lời Cảm ơnĐầu tiên, em xin được gửi lời câm ơn chân thành đen các thày giáo, cô giáo thuộc trường đại học Bách Khoa Hà Mô hình hóa chuỗi hành vi người dùng trong bài toán hệ gợi ý Nội. Trong quá trình học tập tại trường, em đã được các thầy cô trang bị những kiên thức quý báu. đặc biệt các thầy cô của Viện Cõng nghệ thõng tin vàMô hình hóa chuỗi hành vi người dùng trong bài toán hệ gợi ý
truyền thông. Và may mắn hơn khi em được tham gia nghiên cứu tại Data Science Lab cùng vói các thầy, các bạn trong nhóm Machine Learning. Em xin cảm TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁC II KHOA HÀ NỘILUẬN VÀN THẠC sĩMô hình hoá chuỗi hành vi nguôi dùng trong bài toán Hệ gọi ýNGUYỀN VÃN TÚC nguyentuc 1003@gmail.comNg Mô hình hóa chuỗi hành vi người dùng trong bài toán hệ gợi ý ng kiến thức trong quá trình được làm việc với các thầy, em có nhiều kinh nghiệm, kiến thức hơn đe có the hoàn thành luận văn một cách tốt nhất.Em xin gửi lời cảm ơn tói gia đình và bạn bè. Gia (Tinh và bạn bè luôn là chỗ (lựa vững chắc giúp em có niềm tin để hoàn thành mọi cóng việc.Nghiên cứu này Mô hình hóa chuỗi hành vi người dùng trong bài toán hệ gợi ý được tài trợ bơi Công ty TNHI1 Đầu tư và Phát triển đõ thị Gia Lãm thuộc Tạp đoàn Vingroup và hỗ trợ bơi Quỹ Dổi mái sáng tạo Vingroup (VINIF) trong DMô hình hóa chuỗi hành vi người dùng trong bài toán hệ gợi ý
ự án mà so VINIF.2019.DA18.Học viên thực hiện: Nguyễn Vần Túc, CB19O2O13Lời cam đoanTôi - Nguyền Văn Túc - cam kết luận văn này là công trình nghiên cTRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁC II KHOA HÀ NỘILUẬN VÀN THẠC sĩMô hình hoá chuỗi hành vi nguôi dùng trong bài toán Hệ gọi ýNGUYỀN VÃN TÚC nguyentuc 1003@gmail.comNg Mô hình hóa chuỗi hành vi người dùng trong bài toán hệ gợi ý đã được công bỏ nào khác. Tắt cả các trích dẫn đều được tham chiếu rõ ràng.Hà Nội, ngày OG tháng 04 năm 2021Tác giả luận vănNguyền Vãn TúcXác nhận của người hướng dầnHọc viên thực hiện: Nguyễn Ván Túc, CB1902014AbstractCollaborative Filtering (CF) is one of the most widely used and successful techno Mô hình hóa chuỗi hành vi người dùng trong bài toán hệ gợi ý logies in Recommender System. CF-bascd techniques have achieved great success and had a wide range of application prospects in many Fields such as e-cMô hình hóa chuỗi hành vi người dùng trong bài toán hệ gợi ý
ommerce and social networks. However, as big data arises, the CF-bascd approach often suffers from several challenges such as data sparsity, cold starTRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁC II KHOA HÀ NỘILUẬN VÀN THẠC sĩMô hình hoá chuỗi hành vi nguôi dùng trong bài toán Hệ gọi ýNGUYỀN VÃN TÚC nguyentuc 1003@gmail.comNg Mô hình hóa chuỗi hành vi người dùng trong bài toán hệ gợi ý es the user-item interaction matrix into the product, of two matrices of lower dimensions. An important weakness of the Matrix Factorization (MF) is that the linear dot product cannot catch the complex nonlinear relations existing among the set of hidden factors. Neural networks are used to learn th Mô hình hóa chuỗi hành vi người dùng trong bài toán hệ gợi ý e interact ion function from data and has the ability Io learn highly nonlinear relationships between users and items.In recent years. Graph ConvolutiMô hình hóa chuỗi hành vi người dùng trong bài toán hệ gợi ý
onal Networks (GCNs) have demonstrated its superiority in Collaborative Filtering, where the data are often extremely sparse. GCNs are able to explpitTRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁC II KHOA HÀ NỘILUẬN VÀN THẠC sĩMô hình hoá chuỗi hành vi nguôi dùng trong bài toán Hệ gọi ýNGUYỀN VÃN TÚC nguyentuc 1003@gmail.comNg Mô hình hóa chuỗi hành vi người dùng trong bài toán hệ gợi ý esis, we show that good embeddings from GCNs are not enough to make accurate prediction on user-item pairs, and that taking a nonlinear operation for prediction from GCN embeddings would be really beneficial. Our study results in four novel GCN-based models which surpass the state-of-the-art models Mô hình hóa chuỗi hành vi người dùng trong bài toán hệ gợi ý in various metrics and can better deal with the challenge of sparsity. We also discuss how to manage large graphs to efficiently train GCN-bascd modelMô hình hóa chuỗi hành vi người dùng trong bài toán hệ gợi ý
s, which could be useful for practical applications.Học viên thực hiện: Nguyễn Văn Túc, CB1902015Tóm Tắt Luận VănVới sự phát triển ngày càng mạnh mê cTRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁC II KHOA HÀ NỘILUẬN VÀN THẠC sĩMô hình hoá chuỗi hành vi nguôi dùng trong bài toán Hệ gọi ýNGUYỀN VÃN TÚC nguyentuc 1003@gmail.comNg Mô hình hóa chuỗi hành vi người dùng trong bài toán hệ gợi ý internet, người dùng cần biết chọn lọc ra những thõng tin phù hợp vói nhu cầu và sỏ thích của mỗi cá nhân. Bài toán gợi ý ra đời nhằm giài quyết vấn đề này, một hệ thống với một cơ chế gợi ý hợp lý sè thúc đẩy sự tương tác của người dùng đối với hộ thống bằng các gợi ý các sản phẩm, dịch vụ hợp lý. Mô hình hóa chuỗi hành vi người dùng trong bài toán hệ gợi ý Trong thực tế, một hệ thống gợi ý hợp lý sẽ giúp tiết kiệm thòi gian của người dùng và tăng sự hài lòng của người dùng khi sử dụng hệ thống. Cho đến nMô hình hóa chuỗi hành vi người dùng trong bài toán hệ gợi ý
ay đà có rất nhiều nghiên cứu khác nhau đã đưa ra những mõ hình gợi ý và được áp dụng rộng rãi trên nhiều lình vực như: các website thương mại điện tửTRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁC II KHOA HÀ NỘILUẬN VÀN THẠC sĩMô hình hoá chuỗi hành vi nguôi dùng trong bài toán Hệ gọi ýNGUYỀN VÃN TÚC nguyentuc 1003@gmail.comNg Mô hình hóa chuỗi hành vi người dùng trong bài toán hệ gợi ý n tâm trong cả nghiên cứu và doanh nghiệp. Trong đó. một hướng nghiên cứu lớn giâ định rang có một mói tương tác tiềm ẩn giữa các ngươi dùng và sản phẩm, đóng thời mối quan hệ giữa chúng có thể mô hình hóa bơi một lóp các hàm phi tuyến [7]. Từ đó nhiều nghiên cứu đã đưa các kiến trúc học sâu khác nh Mô hình hóa chuỗi hành vi người dùng trong bài toán hệ gợi ý au để mô hình hóa quan hệ tiềm ẩn giữa người dùng và sàn phẩm [12.14.19,20] và điều đó thực sự cho thấy hiệu quâ tốt trên nhiều bộ dữ liệu nghiên cứuMô hình hóa chuỗi hành vi người dùng trong bài toán hệ gợi ý
khác nhau. Trong luận vấn này, chúng tôi chỉ ra rằng việc sứ dụng một vector biểu diễn ẩn tốt hơn trước khi đưa vào lóp các hàm phi tuyến hoàn toàn cóTRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁC II KHOA HÀ NỘILUẬN VÀN THẠC sĩMô hình hoá chuỗi hành vi nguôi dùng trong bài toán Hệ gọi ýNGUYỀN VÃN TÚC nguyentuc 1003@gmail.comNg Mô hình hóa chuỗi hành vi người dùng trong bài toán hệ gợi ý mô hình GCNs - một mò hình có thể học ra biểu diễn cho các đính của đó thị trước khi đưa vào lớp các hàm phi tuyến đễ đưa ra gợi ý cho người dùng.TRƯỜNG ĐẠI HỌC BÁC II KHOA HÀ NỘILUẬN VÀN THẠC sĩMô hình hoá chuỗi hành vi nguôi dùng trong bài toán Hệ gọi ýNGUYỀN VÃN TÚC nguyentuc 1003@gmail.comNgGọi ngay
Chat zalo
Facebook