Nghiên cứu Giải pháp Phân tích Hành vi Người dùng Qua Mạng Học Sâu Nhằm Thiết Kế Giải Thuật Tư Vấn Kênh Cho Người Xem Truyền Hình

Nghiên cứu giải pháp phân tích hành vi người dùng qua mạng học sâu nhằm thiết kế giải thuật tư vấn kênh cho người xem truyền hình

Tác giả: Nguyễn Ngọc Hùng Anh

Lĩnh vực: Hệ thống thông tin

Nội dung tài liệu:

Luận văn này tập trung nghiên cứu về lĩnh vực dịch vụ truyền hình trên Internet, đặc biệt là mô hình OTT (Over The Top). Trong bối cảnh công nghệ ngày càng phát triển, người dùng có xu hướng tìm kiếm nội dung một cách nhanh chóng và cá nhân hóa. Luận văn đề xuất giải pháp phân tích hành vi người dùng thông qua mạng học sâu để thiết kế thuật toán tư vấn kênh, nhằm cải thiện trải nghiệm người xem, giúp họ dễ dàng tìm kiếm và lựa chọn nội dung yêu thích.

Nghiên cứu bao gồm phân tích, phân loại các đoạn văn tiếp nhận đầu vào, xử lý bằng các mô hình học máy như BERT, PhoBERT để phân loại nhóm theo tựa đề chương trình và gán nhãn chủ đề. Đồng thời, nghiên cứu ứng dụng thuật toán K-Means để phân loại và bổ sung theo các quy luật xác định. Mục đích là nâng cao chất lượng dịch vụ truyền hình, tiết kiệm thời gian tra cứu kênh và nội dung cho người xem.

Luận văn cũng đi sâu vào phân tích các khó khăn, thách thức trong dịch vụ truyền hình Internet, cũng như các phương pháp nghiên cứu lý thuyết và thực nghiệm để xây dựng ứng dụng thử nghiệm. Các phương pháp nghiên cứu bao gồm thu thập tài liệu, ứng dụng công nghệ lập trình Python và các công nghệ học máy để so sánh và phát triển hệ thống. Cuối cùng, luận văn tiến hành đánh giá kết quả thử nghiệm để đưa ra hướng phát triển mở rộng.

Mục lục chi tiết:

• Lời cam đoan
• Lời cảm ơn
• Danh mục các thuật ngữ, chữ viết tắt
• Danh sách hình vẽ
• Danh mục bảng
• Mở đầu
  • Lý do chọn đề tài
  • Mục đích nghiên cứu
  • Đối tượng và phạm vi nghiên cứu
  • Phương pháp nghiên cứu
• Chương 1: Cơ sở lý luận
  • Tổng quan về mô hình OTT
  • Mô hình IPTV truyền thống
    • Sơ lược về IPTV
    • Kiến trúc cơ bản của hệ thống IPTV
    • Sự phát triển của IPTV trong giai đoạn hiện tại
  • Các khó khăn thách thức trong dịch vụ truyền hình Internet
  • Các phương pháp phân loại văn bản
    • Phương pháp học máy truyền thống
    • Phương pháp sử dụng mạng nơ-ron
• Chương 2: Phân tích thiết kế ứng dụng
  • Sơ lược về phân loại nội dung tiêu đề trong mô hình OTT
  • Quy trình phân loại nội dung tiêu đề trong mô hình OTT
  • Thuật toán K-Means
    • Giới thiệu về K-Means
    • Các bước của thuật toán K-Means
    • Ưu và nhược điểm của thuật toán K-Means
  • Giới thiệu mô hình BERT
    • Biểu diễn đầu vào của Bert
    • Cải thiện BERT
    • Pre-training BERT
    • Kiến trúc của BERT
• Chương 3: Triển khai ứng dụng
  • Sơ đồ chức năng hiển thị danh sách kênh
  • Xây dựng bộ dữ liệu
    • Thu thập dữ liệu
    • Tiền xử lý
    • Gán nhãn
    • Thống kê bộ dữ liệu
  • Thiết lập thực nghiệm
  • Công cụ thực nghiệm
  • Các mô hình thực nghiệm
  • Kết quả thực nghiệm
• Chương 4: Đánh giá kết quả thử nghiệm
  • Mô tả kết quả phân loại chương trình
  • Kết luận
  • Kiến nghị hướng nghiên cứu tiếp theo
  • Các công trình bài báo nghiên cứu
• Tài liệu tham khảo