Ứng dụng học máy trong hệ gợi ý
➤ Gửi thông báo lỗi ⚠️ Báo cáo tài liệu vi phạmNội dung chi tiết: Ứng dụng học máy trong hệ gợi ý
Ứng dụng học máy trong hệ gợi ý
Bộ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠNLƯƠNG THANH THUẬNỨNG DỤNG HỌC MÁY TRONG HỆ GỢI ÝLUẬN VÀN THẠC sĩ KHOA HỌC MÁY TÍNHBinh Đinh - Năm 2020LƯ Ứng dụng học máy trong hệ gợi ý ƯƠNG THANH THUẬNỨNG DỤNG HỌC MÁY TRONG HỆ GỢI ÝChuyên ngành : Khoa học máy tínhMã sõ : 08. 48.01.01LUẬN VĂN THẠC sĩ KHOA HỌC MÁY TÍNHNGƯỜI HƯỚNG DÂN: TS. LÊ QUANG HÙNGhttps://khothu vien .comLời cam đoanTôi xin cam đoan luận văn này là kết quà nghiên cứu cùa tôi. được thực hiện dưới sự hường dằn cùa Ứng dụng học máy trong hệ gợi ý TS. Lê Quang Hùng. Các nội dung trích dân từ các nghiên cún cùa các tác già khác mà tôi trình bày trong luận văn này đâ được ghi rồ nguồn trong phầnỨng dụng học máy trong hệ gợi ý
tài liệu tham kháo.1Tóm tắtHệ gọi ý (RS ) có chê được đinh nghĩa như một dạng cùa hệ gợi ý lọc thông tin đẽ đưa ra các sân phẩm1, dịch vụ người dùng cBộ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠNLƯƠNG THANH THUẬNỨNG DỤNG HỌC MÁY TRONG HỆ GỢI ÝLUẬN VÀN THẠC sĩ KHOA HỌC MÁY TÍNHBinh Đinh - Năm 2020LƯ Ứng dụng học máy trong hệ gợi ý mạng xã hội (ví dụ: Amazon, Yahoo! Today News, Last.fm, Tripadvisor, Netflix, Facebook). Các hướng tiếp cận xây dựng hệ gợi ý cỏ thẽ chia thành ba loại: (i) hướng tiẽp cận lọc cộng tác, (ii) hướng tiếp cận dựa trên nội dung và (iii) hướng tiẽp cận kẽt hợp lọc cộng tác với dựa trên nội dung.Các thuậ Ứng dụng học máy trong hệ gợi ý t toán dựa trên nội dung khai thác thuộc tinh cùa sàn phãm, xác định các đặc điếm chung của các sàn phãm người dùng quan tâm, tù’ đó gợi ý cho người dỨng dụng học máy trong hệ gợi ý
ùng những sản phãm có đặc diêm tương tự. Trong khi các thuật toán dựa trên lọc cộng tác khai thác dữ liệu về sở thích của người dùng trong quá khứ và Bộ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠNLƯƠNG THANH THUẬNỨNG DỤNG HỌC MÁY TRONG HỆ GỢI ÝLUẬN VÀN THẠC sĩ KHOA HỌC MÁY TÍNHBinh Đinh - Năm 2020LƯ Ứng dụng học máy trong hệ gợi ý t hợp này có thẽ được thực hiện theo nhiều cách khác nhau: (i) cài đặt lọc cộng lác và dựa trên nội dung độc lập sau đó tống hợp két quà dự đoán: (ii) tích hợp một sõ đặc điếm của cách tiếp cận dựa trên nội dung vào lọc cộng tác: (iii) tích hợp một sõ đặc điếm cùa lọc cộng tác vào cách tiếp cận dựa Ứng dụng học máy trong hệ gợi ý trẽn nội dung: (iv) xây dựng một mô hình hợp nhất, tích hợp cà hai cách tiêp cận.Các nghiên cứu hiện tại về hệ gợi ý tập trung vào hai hướng. Thứ nhấtỨng dụng học máy trong hệ gợi ý
, các kỳ thuật, các phương pháp nâng cao chãi lượng gợi ý (ví dụ: giài quyết vấn đè người dùng mới sử dụng kỹ thuật phân rà ma trận. Thứ hai, xây dựngBộ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠNLƯƠNG THANH THUẬNỨNG DỤNG HỌC MÁY TRONG HỆ GỢI ÝLUẬN VÀN THẠC sĩ KHOA HỌC MÁY TÍNHBinh Đinh - Năm 2020LƯ Ứng dụng học máy trong hệ gợi ý u thưa (data sparsity) là một vãn đè thách thức trong hệ gợi ý. Việc xác định các nhóm người dùng cỏ "sờ thích" tương tự là một trong những giãi pháp xử lý vãn đề này. Trong luận văn này, chúng tôi nghiên cứu ứng dụng học máy trong hệ gợi ý đê xác định các nhóm người dùng có "sờ thích" tương lự. Thự Ứng dụng học máy trong hệ gợi ý c nghiệm được tiến hành với các thuật toán k-Means, Naive Bayes trên các bộ dữIChúng tôi sừ dung thuật ngừ "sân phãm" đẽ chi các đói tượng (sàn phám.Ứng dụng học máy trong hệ gợi ý
dịch vụ hoặc các tin tức. luận vãn. màu tin quáng cáo) người dùng quan tâm. đánh giá trong hộ gợi ý.https://khothuvien.cori!liệu MovieLenlOM, MovieLenBộ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠNLƯƠNG THANH THUẬNỨNG DỤNG HỌC MÁY TRONG HỆ GỢI ÝLUẬN VÀN THẠC sĩ KHOA HỌC MÁY TÍNHBinh Đinh - Năm 2020LƯ Ứng dụng học máy trong hệ gợi ý cám ơnTrong quá trình nghiên cứu và hoàn thành luận văn, học viên đâ nhận được sự đinh hướng, giúp đỡ, các ý kiên đóng góp quý báu và nhifng lời động viên cùa các thầy cô giáo, đông nghiệp và gia đinh.Trước hết, lôi xin chân thành bày tò lời càm ơn tới thầy TS. Lê Quang Hùng, cò Lê Thi Xinh đă tận t Ứng dụng học máy trong hệ gợi ý ình hướng dân và giúp đờ trong quá trình nghiên cứu.Tôi xin chân thành câm ơn Phòng sau đại học, quý thây cô giáo Khoa Công nghệ thông tin đả tạo kiệnỨng dụng học máy trong hệ gợi ý
thuận lợi đẽ tôi hoàn thành nhiệm vụ nghiên cứu.Tôi xin bày tò lời cảm ơn lới các đồng nghiệp, gia đình, bạn bè đả luôn động viên, chia sẻ, ùng hộ vàBộ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠNLƯƠNG THANH THUẬNỨNG DỤNG HỌC MÁY TRONG HỆ GỢI ÝLUẬN VÀN THẠC sĩ KHOA HỌC MÁY TÍNHBinh Đinh - Năm 2020LƯ Ứng dụng học máy trong hệ gợi ý nghệ: ' Nghiên cứu ứng dụng học máy và tích hợp thông tin ngữ cảnh trong hệ gợi ý vê du lích", mã sõ B2020-DQN-08 (Bộ Giáo dục và Đào tạo).Bộ GIÁO DỤC VÀ ĐÀO TẠO TRƯỜNG ĐẠI HỌC QUY NHƠNLƯƠNG THANH THUẬNỨNG DỤNG HỌC MÁY TRONG HỆ GỢI ÝLUẬN VÀN THẠC sĩ KHOA HỌC MÁY TÍNHBinh Đinh - Năm 2020LƯGọi ngay
Chat zalo
Facebook