Tóm tắt 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

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 này tập trung vào việc nghiên cứu và đề xuất các mô hình học sâu để cải thiện hệ thống gợi ý, đặc biệt là các hệ thống gợi ý dựa trên phiên làm việc. Nghiên cứu giải quyết hai bài toán chính: (1) Dự báo khả năng khách hàng mua sản phẩm trong phiên tương tác hiện tại, và (2) Đề xuất các sản phẩm tiếp theo mà khách hàng có khả năng lựa chọn trong phiên làm việc. Để đạt được mục tiêu này, luận án đề xuất sử dụng các mô hình mạng nơ-ron học sâu, bao gồm mạng nơ-ron rộng và sâu (Wide & Deep) và mạng nơ-ron biến đổi (Transformer), cùng với các kỹ thuật biểu diễn dữ liệu phiên làm việc và phép biến đổi nhúng.

Mục lục chi tiết:

• 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 giải bài toán top – k
• Chương 4: Đề xuất phương pháp nhúng cho mô hình mạng nơ-ron đồ thị
• Kết luận