Xem trước tài liệu

Đang tải tài liệu...

Thông tin chi tiết tài liệu

Định dạng: PDF
Số trang: 50 trang
Dung lượng: Đang cập nhật

Giới thiệu nội dung

Giải quyết vấn đề phân phối trong hệ thống khuyến nghị dựa trên đặc trưng nội dung của đối tượng

Tác giả: Nguyễn Văn Đạt

Lĩnh vực: Công nghệ thông tin, Khoa học máy tính

Nội dung tài liệu:

Luận văn này tập trung vào việc giải quyết vấn đề phân phối trong hệ thống khuyến nghị (Recommendation Systems – RS) dựa trên đặc trưng nội dung của đối tượng. Các hệ thống khuyến nghị đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ người dùng tìm kiếm thông tin và sản phẩm phù hợp trong bối cảnh thông tin ngày càng đa dạng và dư thừa trên Internet. Mặc dù có nhiều thuật toán khuyến nghị hiệu quả, thuật toán dựa trên nội dung (Content-based – CB) vẫn là một phương pháp phổ biến, đặc biệt ở giai đoạn đầu của các dự án. Tuy nhiên, trong một số trường hợp, khi bài toán liên quan đến độ tương tự về phân phối giữa các thành phần thuộc tính của đối tượng, kết quả gợi ý từ thuật toán CB truyền thống có thể chưa đạt được độ chính xác cao. Các phương pháp đo lường mức độ tương đồng giữa các sản phẩm cũng là yếu tố ảnh hưởng đến độ chính xác này. Để khắc phục những hạn chế này, luận văn đề xuất một thuật toán CB mới sử dụng mô hình hỗn hợp Gaussian (Gaussian Mixture Model – GMM) nhằm tăng cường độ chính xác cho kết quả gợi ý. Mô hình được thực nghiệm trên bộ dữ liệu về rượu và so sánh với các thuật toán phổ biến khác, cho thấy kết quả có độ chính xác tốt hơn và đáp ứng được yêu cầu về thời gian xử lý cho các ứng dụng thực tế.

Mục lục chi tiết:

  • Lời cảm ơn
  • Lời cam đoan
  • Tóm tắt
  • Danh mục hình vẽ
  • Danh mục bảng biểu
  • Danh mục viết tắt
  • Chương 1. Giới thiệu
  • Chương 2. Kiến thức liên quan
  • Chương 3. Đề xuất thuật toán khuyến nghị phân phối CB
  • Chương 4. Thực nghiệm
  • Kết luận
  • Tài liệu tham khảo