Nghiên cứu về hệ thống khuyến nghị và ứng dụng trong bài toán gợi ý bộ phim liên quan
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: Nghiên cứu về hệ thống khuyến nghị và ứng dụng trong bài toán gợi ý bộ phim liên quan
Nghiên cứu về hệ thống khuyến nghị và ứng dụng trong bài toán gợi ý bộ phim liên quan
MỤC LỤCPHẦN MỞ ĐẦU1Lý do chọn dê tàiNgười dùng các hệ thông thông tin, các trang thương mại điện tử, thường gặp khó khăn trong việc tìm kiêm các thông Nghiên cứu về hệ thống khuyến nghị và ứng dụng trong bài toán gợi ý bộ phim liên quan g tin cần thiết và phù hợp, như việc chọn mua một sàn phãm phù hợp, hoặc việc lên kế hoạch cho một chuyến đi du lịch; vì người sừ dụng có nhiêu lựa chọn, nhưng không có đủ thời gian hoặc kiến thức đẽ tự đánh giá những lựa chọn này và đưa ra quyết định hợp lý. Bạn chọn nghe bài hát nào giừa hàng ngàn Nghiên cứu về hệ thống khuyến nghị và ứng dụng trong bài toán gợi ý bộ phim liên quan bài hát được cung câp bời các trang web nghe nhạc, hay xem video trong số hàng trăm triệu video được tài lên Youtube. Bạn có thế tìm sự trợ giúp vớiNghiên cứu về hệ thống khuyến nghị và ứng dụng trong bài toán gợi ý bộ phim liên quan
công cụ tìm kiếm với nhừng tù’ khóa cụ thê. Nhung với trường hợp, bạn không biẽt rõ sự un tiên của mình, công cụ tìm kiếm khó có ỉhẽ phát huy tác dụngMỤC LỤCPHẦN MỞ ĐẦU1Lý do chọn dê tàiNgười dùng các hệ thông thông tin, các trang thương mại điện tử, thường gặp khó khăn trong việc tìm kiêm các thông Nghiên cứu về hệ thống khuyến nghị và ứng dụng trong bài toán gợi ý bộ phim liên quan h cung cấp cho người sừ dụng những gợi ý về thông tin, sàn phãm, và dịch vụ phù hợp nhãt với yêu câu và sở thích riêng của tùTig người tại từng tình huõng yêu câu cụ thế.Với sự trợ giúp của hệ thông khuyên nghị, chúng ta còn có thê tìm hiếu sở thích cùa mình và chia sè cho cộng đồng. Hoạt động cùa h Nghiên cứu về hệ thống khuyến nghị và ứng dụng trong bài toán gợi ý bộ phim liên quan ệ (hống khuyến nghị có thế hiếu đơn giãn là quá trình tìm kiếm hoạt động của nhữĩig người dùng tương tự khi nghe nhạc, đánh giá phim, hay đọc tin lức.Nghiên cứu về hệ thống khuyến nghị và ứng dụng trong bài toán gợi ý bộ phim liên quan
.. Những đề xuất được hệ thống khuyến nghị đưa ra giúp người dùng lựa chọn nội dung đáng quan tâm tiẽp theo, và kẽt quả đê xuất đôi khi cũng gây bãt nMỤC LỤCPHẦN MỞ ĐẦU1Lý do chọn dê tàiNgười dùng các hệ thông thông tin, các trang thương mại điện tử, thường gặp khó khăn trong việc tìm kiêm các thông Nghiên cứu về hệ thống khuyến nghị và ứng dụng trong bài toán gợi ý bộ phim liên quan với vân đề quá tài thông tin.Tôi đà chọn “Nghiên cứu vẽ hệ thõng khuyên nghị và úng dụng trong bài toán gợi ý bộ phim liên quan” làm đê tài Sáng kiên kinh nghiệm của mình.12Mục đích nghiên cứuMục tiêu đặt ra của luận văn trong đê tài này là: Tìm hiẽu tống quan về hệ thông khuyến nghị, các phương phá Nghiên cứu về hệ thống khuyến nghị và ứng dụng trong bài toán gợi ý bộ phim liên quan p được sù’ dụng trong hệ thống khuyến nghị ứng dụng trong bài toán gợi ý bộ phim liên quan.Mục tiêu cụ thẽ là tìm hiêu phương pháp lọc cộng tác dựa trNghiên cứu về hệ thống khuyến nghị và ứng dụng trong bài toán gợi ý bộ phim liên quan
ên sản phẩm, tìm hiêu các thuật toán lính độ tương tự và dự đoán, đánh giá và so sánh chất lượng khuyến nghị của các thuật toán.3Đối tượng và phạm vi MỤC LỤCPHẦN MỞ ĐẦU1Lý do chọn dê tàiNgười dùng các hệ thông thông tin, các trang thương mại điện tử, thường gặp khó khăn trong việc tìm kiêm các thông Nghiên cứu về hệ thống khuyến nghị và ứng dụng trong bài toán gợi ý bộ phim liên quan phim trên hệ thông Group Lens4Phương pháp nghiên cứuNghiên cứu lý thuyết, phân tích quá trình thực hiện, mô phòng, cài đặt thuật toán, so sánh đánh giá và rút ra kết luận từ các kết quà thu được.2Chương 1TÕNG QUAN VÈ HỆ THÕNG KHUYÊN NGHỊ1.1 Hệ thống khuyến nghịHệ (hống khuyến nghị (Recommender Syst Nghiên cứu về hệ thống khuyến nghị và ứng dụng trong bài toán gợi ý bộ phim liên quan ems - RS) được ứng dụng rất thành công trong dự đoán sờ thích/thói quen của người dùng dựa vào sở thích/thói quen của họ trong quá khứ. RS đang được ứNghiên cứu về hệ thống khuyến nghị và ứng dụng trong bài toán gợi ý bộ phim liên quan
ng dụng trong rất nhiều lĩnh vực khác nhau như thương mại điện tử (hồ trự bán hàng trực tuyên), giải trí (khuyến nghị phim ảnh, bài hát,..), giáo dục MỤC LỤCPHẦN MỞ ĐẦU1Lý do chọn dê tàiNgười dùng các hệ thông thông tin, các trang thương mại điện tử, thường gặp khó khăn trong việc tìm kiêm các thông Nghiên cứu về hệ thống khuyến nghị và ứng dụng trong bài toán gợi ý bộ phim liên quan ùng như trong xây dựng các hệ thống (hực tẽ, đặc biệt là các hệ hô trọ* người dùng ra quyết định.Trong RS, thông thường người ta quan tâm đẽn ba thông tin chính là người dùng (user), mục tin (item, item có the là sàn phẵm, bộ phim, bài hát, bài báo,., tùy hệ thống), và phản hôi (feedback) của người Nghiên cứu về hệ thống khuyến nghị và ứng dụng trong bài toán gợi ý bộ phim liên quan dùng trên mục tin đó (thường là các xếp hạng đánh giá - rating biếu diên mức độ thích/quan (âm cùa họ). Các thông tin này được biếu diên thông qua mộtNghiên cứu về hệ thống khuyến nghị và ứng dụng trong bài toán gợi ý bộ phim liên quan
ma trận như trong Hình 1.1. Ở đó, môi dòng là một user, mồi cột là một item, và mói ô là một giá trị phàn hồi (ví dụ, xếp hạng) biếu diên “mức độ thíMỤC LỤCPHẦN MỞ ĐẦU1Lý do chọn dê tàiNgười dùng các hệ thông thông tin, các trang thương mại điện tử, thường gặp khó khăn trong việc tìm kiêm các thông Nghiên cứu về hệ thống khuyến nghị và ứng dụng trong bài toán gợi ý bộ phim liên quan (điêu đáng lưu ý là mỏi user chì xẽp hạng cho một vài item trong quá khứ, do vậy có rất nhiêu ô trông trong ma trận này -còn gọi là ma trận thưa - sparse matrix) [7].I II111.1Nhiệm vụ chính của RS là dựa vào các ô đâ có giá trị trong ma trận trên (dừ liệu thu3được từ quá khứ), (hông qua mô hình đà Nghiên cứu về hệ thống khuyến nghị và ứng dụng trong bài toán gợi ý bộ phim liên quan được xây dựng, RS dự đoán các ô còn trống (của user hiện hành), sau đó sâp xẽp kẽt quả dự đoán (ví dụ, từ cao xuống thãp) và chọn ra Top-N items theoNghiên cứu về hệ thống khuyến nghị và ứng dụng trong bài toán gợi ý bộ phim liên quan
thứ tự, từ đó gợi ý chúng cho người dùng.Theo Adomavicius và Tuzhilin trong [2], trong hầu hẽt các trường hợp, bài toán khuyến nghị được coi là bài toMỤC LỤCPHẦN MỞ ĐẦU1Lý do chọn dê tàiNgười dùng các hệ thông thông tin, các trang thương mại điện tử, thường gặp khó khăn trong việc tìm kiêm các thông Nghiên cứu về hệ thống khuyến nghị và ứng dụng trong bài toán gợi ý bộ phim liên quan nh giá đã có cùa chính người dùng đó hoặc nhừng người dùng khác. Những sân phẩm có hạng cao nhãt sẽ được dùng đê khuyên nghịMột cách hình thức:-Gọi u là một tập hợp n người dùng (user), |U| = n, và u là một người dùng cụ (hẽ nào đó (u E Ư).-Gọi I là một tập hợp m mục thông tin (item), |I| = m, và i Nghiên cứu về hệ thống khuyến nghị và ứng dụng trong bài toán gợi ý bộ phim liên quan là một mục thông tin cụ thẽ nào đó (i E I).-Gọi R là một tập hợp các giá trị phàn hồi cùa người dùng (các phàn hồi này thường là ‘sở thích’ (preferencNghiên cứu về hệ thống khuyến nghị và ứng dụng trong bài toán gợi ý bộ phim liên quan
e) của người dùng) và ruf 6 R (R c ÍH) là xẽp hạng của người dùng u trên mục thông tin ỉ.-Gọi D,raln C u X I X R là tập dừ liệu huân luyện-Gọi D'”' c MỤC LỤCPHẦN MỞ ĐẦU1Lý do chọn dê tàiNgười dùng các hệ thông thông tin, các trang thương mại điện tử, thường gặp khó khăn trong việc tìm kiêm các thông Nghiên cứu về hệ thống khuyến nghị và ứng dụng trong bài toán gợi ý bộ phim liên quan iều kiện nào đó. Ví dụ, nêu là một hàm ước lượng độ chính xác thì nó cần phải được tõi đa hóa, còn nẽu là hàm đẽ đo độ lồi như Root Mean Squared Errorthì nó cần phài được tối tiẽu. Nghiên cứu về hệ thống khuyến nghị và ứng dụng trong bài toán gợi ý bộ phim liên quan MỤC LỤCPHẦN MỞ ĐẦU1Lý do chọn dê tàiNgười dùng các hệ thông thông tin, các trang thương mại điện tử, thường gặp khó khăn trong việc tìm kiêm các thôngGọi ngay
Chat zalo
Facebook