TAILIEUCHUNG - Một giải pháp dự đoán sở thích người dùng theo thời gian

Bài viết này đề xuất giải pháp kết hợp mô hình dự báo và kỹ thuật Tensor Factorization để xem xét đến yếu tố sở thích của người dùng có thể thay đổi theo thời gian nhằm khai thác và tận dụng được các thông tin về thời gian cũng như trình tự mà người dùng đã phản hồi trên hệ thống. | Kỷ yếu Hội nghị KHCN Quốc gia lần thứ XI về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin FAIR Hà Nội ngày 09-10 8 2018 DOI MỘT GIẢI PHÁP DỰ ĐOÁN SỞ THÍCH NGƯỜI DÙNG THEO THỜI GIAN Lê Ngọc Quyền Nguyễn Hữu Hoà Nguyễn Thái Nghe Khoa Công nghệ thông tin và Truyền thông Đại học Cần Thơ lnquyen232@ nhhoa@ ntnghe@ TÓM TẮT Hệ thống gợi ý Recommender Systems - RS có thể hỗ trợ người dùng trong quá trình ra quyết định bằng cách dự đoán sở thích dựa trên hành vi trong quá khứ của họ. Bài viết này đề xuất giải pháp kết hợp mô hình dự báo và kỹ thuật Tensor Factorization để xem xét đến yếu tố sở thích của người dùng có thể thay đổi theo thời gian nhằm khai thác và tận dụng được các thông tin về thời gian cũng như trình tự mà người dùng đã phản hồi trên hệ thống. Tiếp cận này đã được thực nghiệm trên các tập dữ liệu ở các lĩnh vực khác nhau và được đánh giá bằng độ đo RMSE Root Mean Squared Error . So sánh với các kỹ thuật Baselines khác không quan tâm đến vấn đề ảnh hưởng của yếu tố thời gian cho thấy giải pháp này rất khả quan. Từ khóa Hệ thống gợi ý kỹ thuật dự báo phân rã ma trận lọc cộng tác. I. GIỚI THIỆU Hệ thống gợi ý Recommender Systems - RS đã được nghiên cứu phát triển như một giải pháp hữu ích hỗ trợ người dùng giải quyết vấn đề quá tải thông tin trong các hệ thống 4 9 . Thông qua RS các hệ thống thông tin có thể dự đoán được sở thích của người dùng giúp đưa ra những gợi ý phù hợp thay vì bắt buộc người dùng phải tìm kiếm thông tin. Để làm được điều đó RS dựa vào những hành vi hay phản hồi feedbacks mà người dùng đã thực hiện trong quá khứ. Các tương tác của người dùng chủ yếu được phân loại thành phản hồi tường minh explicit feedback và phản hồi tiềm ẩn implicit feedbacks . Phản hồi tường minh được xác định thông qua việc đánh giá xếp hạng ví dụ rating từ 1 đến 5 hay like 1 và dislike 0 mà người dùng đã đánh giá trên sản phẩm - trong trường hợp này gọi là dự đoán xếp hạng rating prediction . Ngược lại .

• Quản trị mạng
• Hệ thống gợi ý
• Kỹ thuật dự báo
• Phân rã ma trận
• Lọc cộng tác
• Kỹ thuật Tensor Factorization
• Hệ thống gợi ý theo ngữ cảnh
• Xây dựng hệ thống gợi ý
• Gợi ý du lịch
• Phần mềm gợi ý du lịch
• Tìm điểm du lịch
• Kỹ thuật phân rã ma trận
• Hệ thống gợi ý lựa chọn môn học
• Hệ thống dự đoán kết quả học tập
• Website hệ thống gợi ý lựa chọn môn học
• Giải thuật BMF
• Ứng dụng hệ thống gợi ý trong giáo dục
• Kỷ yếu hội nghị Quốc gia về Điện tử truyền thông
• Hệ thống gợi ý bài báo khoa học
• Gợi ý bài báo khoa học
• Hệ thống lọc cộng tác láng giềng gần
• Hệ thống gợi ý nội dung
• Kỹ thuật lọc thông tin
• Dự đoán sở thích người dùng
• Thử nghiệm trên Movielens dataset
• Thuật toán người láng giềng
• Luận văn Thạc sĩ
• Luận văn Thạc sĩ ngành Khoa học máy tính
• Luận văn Thạc sĩ ngành Công nghệ thông tin
• Hệ gợi ý
• Hệ thống lập kế hoạch du lịch
• Lập kế hoạch du lịch dựa trên hệ gợi ý
• Phản hồi tiềm ẩn
• Sản phẩm sử dụng phản hồi tiềm ẩn
• Xây dựng hệ thống gợi ý sản phẩm
• Bán hàng trực tuyến
• Tạp chí Đại học Cửu Long
• Định hướng mới trong trong hệ thống gợi ý
• Khai phá quan điểm
• Mô hình từ khóa chủ đề
• Lọc trên nội dung
• Định hướng mới trong hệ thống gợi ý
• Xử lý vấn đề người dùng mới
• Người dùng mới
• Ma trận thuộc tính của user
• Xử lý vấn đề Cold start trong hệ thống gợi ý
• Gợi ý sản phẩm
• Tiếp cận khai phá quan điểm
• Phân tích tâm lý
• Mô hình chủ đề
• Web thương mại điện tử
• Ước đoán quan điểm khách hàng
• Mạng xã hội
• Hệ thống xây dựng CSDL gợi ý
• Môđun xây dựng CSDL gợi ý
• Sáng kiến kinh nghiệm
• Xây dựng hệ thống câu hỏi
• Học sinh trả lời
• Hệ thống câu hỏi
• Tiếp cận đa quan hệ
• Phân rã ma trận đa quan hệ
• Luận văn Thạc sĩ Khoa học máy tính
• Phương pháp lọc cộng tác
• Hệ thống gợi ý bán hàng trực tuyến
• Xây dựng hệ thống tư vấn
• Thuật toán tối ưu bầy đàn
• Sử dụng thuật toán tối ưu bầy đàn
• Hệ thống gợi ý sử dụng thuật toán
• Phương pháp ICCF
• Phương pháp PSO
• Phân cụm Spectral
• Giải pháp tích hợp xử lý ngữ nghĩa
• Tích hợp xử lý ngữ nghĩa
• Mô hình dự đoán
• Cấu trúc của tập dữ liệu MovieTweetings
• Hệ thống gợi ý thông tin
• Phương pháp phân cụm dữ liệu
• Mô hình người sử dụng mở
• Công nghệ thông tin
• Khoa học máy tính
• Phương pháp biễu diễn dữ liệu ẩn
• Thuật toán Apriori
• Hệ thống gợi ý hỗ trợ tuyển dụng
• Khai phá dữ liệu
• Website tuyển dụng
• Ứng tuyển ngành công nghệ thông tin
• Lý thuyết hệ thống xã hội
• Đổi mới hệ thống chính trị
• Hệ thống chính trị
• Phương pháp nghiên cứu hệ thống chính trị
• Tiểu hệ thống xã hội
• Tóm tắt Luận văn Thạc sĩ
• Hệ thống thông tin
• Phát hiện câu chứa gợi ý
• Diễn đàn trực tuyến
• Phương pháp học máy
• Hệ thống khuyến nông
• Hiệu quả hoạt động hệ thống khuyến nông
• Hệ thống khuyến nông Việt Nam
• Đổi mới khuyến nông
• Chính sách đổi mới khuyến nông
• Thực trạng hệ thống khuyến nông
• Luận văn Thạc sĩ Hệ thống thông tin
• Mạng Nơ ron nhân tạo
• Kiến trúc mạng
• Tái cấu trúc hệ thống ngân hàng
• Ngân hàng thương mại Indonesia
• Bối cảnh hệ thống ngân hàng Indonesia
• Mục tiêu tái cấu trúc ngân hàng
• Khung pháp lý tái cấu trúc ngân hàng
• Hiệu lực của ngân hàng thương mại
• Tự chủ tài chính đại học
• Thông lệ quốc tế
• Chính sách hệ thống giáo dục đại học Việt Nam
• Nguồn ngân sách công cho hệ thống đại học
• Hoạch định chính sách tài chính trong giáo dục