Luận án Tiến sĩ Khoa học máy tính: Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật gợi ý mua hàng theo phiên dựa trên mô hình học sâu

VIẾT TÊN ĐỀ TÀI

Tên đề tài: Nghiên cứu phát triển một số kỹ thuật gợi ý mua hàng theo phiên dựa trên mô hình học sâu

Tác giả: Nguyễn Tuấn Khang

Lĩnh vực: Khoa học Máy tính

Nội dung tài liệu:

Luận án tiến sĩ này tập trung nghiên cứu và phát triển các kỹ thuật gợi ý mua hàng dựa trên mô hình học sâu. Đề tài xem xét hai bài toán chính: dự báo khả năng khách hàng có mua hàng trong phiên giao dịch hiện tại hay không, và dự báo các sản phẩm tiếp theo mà khách hàng có thể lựa chọn trong một phiên làm việc. Luận án đề xuất các mô hình mạng nơ-ron học sâu, bao gồm mạng nơ-ron rộng và sâu, mạng nơ-ron biến đổi, và mạng nơ-ron đồ thị. Các mô hình này được thiết kế để phân tích dữ liệu phiên làm việc của khách hàng, bao gồm cả dữ liệu dạng bảng và dữ liệu biểu diễn dưới dạng đồ thị. Đặc biệt, đề tài còn đề xuất phương pháp nhúng đồ thị để cải thiện hiệu quả của mô hình mạng nơ-ron đồ thị. Các phương pháp và mô hình được đề xuất được thực nghiệm trên bộ dữ liệu Yoochoose và so sánh với các mô hình cơ sở, nhằm đánh giá tính hiệu quả và đóng góp của luận án trong lĩnh vực hệ thống gợi ý.

Mục lục chi tiết:

• Lời cam đoan
• Lời cám ơn
• Một số kí hiệu viết tắt
• Danh sách hình vẽ
• Danh sách thuật toán
• Danh sách bảng
• Mở đầu
• Chương 1: Tổng quan về hệ gợi ý và một số mô hình mạng nơ-ron học sâu
• Chương 2: Đề xuất mô hình mạng nơ-ron học sâu cho bài toán mua hàng
• Chương 3: Đề xuất mô hình mạng nơ-ron đồ thị cho bài toán top-k
• Chương 4: Đề xuất cải tiến mô hình GNN với phép nhúng
• Kết luận
• Các công trình của tác giả
• Tài liệu tham khảo
• Phụ Lục