Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 25 trang
Dung lượng: Đang cập nhật

Giới thiệu nội dung

Khai Phá Dữ Liệu Vết Duyệt Web Cho Tư Vấn Cá Nhân Hóa

Tác giả: Nguyễn Thạc Đan Thanh

Lĩnh vực: Hệ thống thông tin

Nội dung tài liệu:
Luận văn tập trung vào việc xây dựng một mô hình hệ tư vấn tự động cho các website tạp chí tiếng Việt, nhằm mục đích gợi ý những nội dung liên quan đến sở thích cá nhân của người dùng, dựa trên lịch sử duyệt web của họ. Mô hình đề xuất là sự kết hợp giữa phương pháp lọc cộng tác và mô hình chủ đề ẩn LDA để tính toán hạng giả định cho các url. Quy trình bao gồm tiền xử lý dữ liệu, mô hình hóa chủ đề cho nội dung website bằng LDA, xây dựng vector đặc trưng cho người dùng và url, ước lượng hạng giả định, và cuối cùng là sử dụng mô hình tư vấn cộng tác để gợi ý các url phù hợp. Phương pháp này nhằm giải quyết hạn chế của các hệ thống gợi ý hiện tại tại Việt Nam, vốn còn đơn giản và chưa đáp ứng hiệu quả nhu cầu cá nhân hóa.

Mục lục chi tiết:

  • Chương 1. Hệ tư vấn và bài toán tư vấn
  • Chương 2. Khai phá dữ liệu vết duyệt web của người dùng cho hệ tư vấn
  • Chương 3. Mô hình hệ tư vấn nội dung trên website dựa trên vết duyệt web
  • Chương 4. Thực nghiệm và đánh giá