Ứng dụng các mô hình học sâu vào kĩ thuật lọc cộng tác dựa trên mô hình cho các hệ thống khuyến nghị thương mại
Trong quá trình phát triển của ngành thương mại bán lẻ hàng hóa, dịch vụ, vấn đề nắm bắt thị hiếu, sở thích của người tiêu dùng là một vấn đề có tính nền tảng, sống còn của ngành mà bất kì người bán lẻ nào nếu muốn tồn tại trong thương trường đều cần phải giải quyết thật tốt. Trước khi máy tính r...
Saved in:
Main Author: | |
---|---|
Other Authors: | |
Format: | Theses and Dissertations |
Language: | Vietnamese |
Published: |
2020
|
Subjects: | |
Online Access: | http://repository.vnu.edu.vn/handle/VNU_123/99367 |
Tags: |
Add Tag
No Tags, Be the first to tag this record!
|
Institution: | Vietnam National University, Hanoi |
Language: | Vietnamese |
id |
oai:112.137.131.14:VNU_123-99367 |
---|---|
record_format |
dspace |
spelling |
oai:112.137.131.14:VNU_123-993672020-12-29T08:27:17Z Ứng dụng các mô hình học sâu vào kĩ thuật lọc cộng tác dựa trên mô hình cho các hệ thống khuyến nghị thương mại Trần, Anh Dũng Trần, Trọng Hiếu ĐHQGHN - Trường Đại học Công nghệ Hệ thống thông tin ; Kĩ thuật lọc cộng tác ; Hệ thống khuyến nghị thương mại ; Mô hình học sâu -- Ứng dụng 005.4 Trong quá trình phát triển của ngành thương mại bán lẻ hàng hóa, dịch vụ, vấn đề nắm bắt thị hiếu, sở thích của người tiêu dùng là một vấn đề có tính nền tảng, sống còn của ngành mà bất kì người bán lẻ nào nếu muốn tồn tại trong thương trường đều cần phải giải quyết thật tốt. Trước khi máy tính ra đời, những người bán lẻ đã thực hiện nhiều biện pháp để ghi nhận thói quen của người tiêu dùng như sử dụng các hóa đơn bán hàng để xem xét các mặt hàng thường được mua sắm cùng nhau, phỏng vấn người mua về sở thích mua sắm của họ để từ đó đưa ra những biện pháp giúp tối đa hóa doanh thu, tối ưu hóa chi phí của doanh nghiệp. Ví dụ, khi đi vào một cửa hàng sách quen thuộc, chủ cửa hàng sẽ giới thiệu cho người khách một vài quyển sách hoặc tờ báo mà người khách đó có thể quan tâm dựa trên sở thích hoặc thói quen của khách. Đề xuất một mô hình được đặt tên là Deep Collaborative Filtering (DeepCF) dựa trên khung lọc cộng tác noron (Neural Collaborative Filtering framework), cài đặt và thử nghiệm mô hình đề xuất. Quản lý Hệ thống thông tin 2020-12-21T07:49:41Z 2020-12-21T07:49:41Z 2020 Thesis 00050010979 Trần, A. D. (2020). Ứng dụng các mô hình học sâu vào kĩ thuật lọc cộng tác dựa trên mô hình cho các hệ thống khuyến nghị thương mại. Luận văn thạc sỹ, Đại học Quốc gia Hà Nội, Việt Nam 8480205.01 http://repository.vnu.edu.vn/handle/VNU_123/99367 TR-D vi 69 tr. application/pdf |
institution |
Vietnam National University, Hanoi |
building |
VNU Library & Information Center |
continent |
Asia |
country |
Vietnam Vietnam |
content_provider |
VNU Library and Information Center |
collection |
VNU Digital Repository |
language |
Vietnamese |
topic |
Hệ thống thông tin ; Kĩ thuật lọc cộng tác ; Hệ thống khuyến nghị thương mại ; Mô hình học sâu -- Ứng dụng 005.4 |
spellingShingle |
Hệ thống thông tin ; Kĩ thuật lọc cộng tác ; Hệ thống khuyến nghị thương mại ; Mô hình học sâu -- Ứng dụng 005.4 Trần, Anh Dũng Ứng dụng các mô hình học sâu vào kĩ thuật lọc cộng tác dựa trên mô hình cho các hệ thống khuyến nghị thương mại |
description |
Trong quá trình phát triển của ngành thương mại bán lẻ hàng hóa, dịch vụ, vấn đề
nắm bắt thị hiếu, sở thích của người tiêu dùng là một vấn đề có tính nền tảng, sống còn của
ngành mà bất kì người bán lẻ nào nếu muốn tồn tại trong thương trường đều cần phải giải
quyết thật tốt. Trước khi máy tính ra đời, những người bán lẻ đã thực hiện nhiều biện pháp
để ghi nhận thói quen của người tiêu dùng như sử dụng các hóa đơn bán hàng để xem xét
các mặt hàng thường được mua sắm cùng nhau, phỏng vấn người mua về sở thích mua sắm
của họ để từ đó đưa ra những biện pháp giúp tối đa hóa doanh thu, tối ưu hóa chi phí của
doanh nghiệp. Ví dụ, khi đi vào một cửa hàng sách quen thuộc, chủ cửa hàng sẽ giới thiệu
cho người khách một vài quyển sách hoặc tờ báo mà người khách đó có thể quan tâm dựa
trên sở thích hoặc thói quen của khách. Đề xuất một mô hình được đặt tên là Deep Collaborative Filtering (DeepCF) dựa trên
khung lọc cộng tác noron (Neural Collaborative Filtering framework), cài đặt và thử
nghiệm mô hình đề xuất. |
author2 |
Trần, Trọng Hiếu |
author_facet |
Trần, Trọng Hiếu Trần, Anh Dũng |
format |
Theses and Dissertations |
author |
Trần, Anh Dũng |
author_sort |
Trần, Anh Dũng |
title |
Ứng dụng các mô hình học sâu vào kĩ thuật lọc cộng tác dựa trên mô hình cho các hệ thống khuyến nghị thương mại |
title_short |
Ứng dụng các mô hình học sâu vào kĩ thuật lọc cộng tác dựa trên mô hình cho các hệ thống khuyến nghị thương mại |
title_full |
Ứng dụng các mô hình học sâu vào kĩ thuật lọc cộng tác dựa trên mô hình cho các hệ thống khuyến nghị thương mại |
title_fullStr |
Ứng dụng các mô hình học sâu vào kĩ thuật lọc cộng tác dựa trên mô hình cho các hệ thống khuyến nghị thương mại |
title_full_unstemmed |
Ứng dụng các mô hình học sâu vào kĩ thuật lọc cộng tác dựa trên mô hình cho các hệ thống khuyến nghị thương mại |
title_sort |
ứng dụng các mô hình học sâu vào kĩ thuật lọc cộng tác dựa trên mô hình cho các hệ thống khuyến nghị thương mại |
publishDate |
2020 |
url |
http://repository.vnu.edu.vn/handle/VNU_123/99367 |
_version_ |
1688758098527780864 |