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...

Full description

Saved in:
Bibliographic Details
Main Author: Trần, Anh Dũng
Other Authors: Trần, Trọng Hiếu
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