TAILIEUCHUNG - Bài giảng Khai phá web - Bài 8: Hệ gợi ý

Bài giảng Khai phá web - Bài 8: Hệ gợi ý. Bài này cung cấp cho học viên những nội dung về: tổng quan hệ gợi ý; các phương pháp đánh giá; lọc cộng tác dựa trên kNN; lọc cộng tác dựa trên MF; NCF; gợi ý theo phiên; . Mời các bạn cùng tham khảo chi tiết nội dung bài giảng! | BÀI 8 HỆ GỢI Ý Nội dung 1. Tổng quan về hệ gợi ý 2. Các phương pháp đánh giá 3. Lọc cộng tác dựa trên kNN 4. Lọc cộng tác dựa trên MF 5. NCF 6. Gợi ý theo phiên 2 1. Tổng quan về hệ gợi ý Tại sao cần hệ gợi ý Người dùng bị quá tải thông tin trong môi trường web Nhà bán hàng cần đưa ra sản phẩm phù hợp để Tăng doanh số bán hàng Nâng cao chất lượng dịch vụ Xu hướng cá nhân hóa và số hóa là tất yếu 3 Hệ gợi ý vs hệ tìm kiếm Hệ tìm kiếm Người dùng thể hiện mong muốn thông qua câu truy vấn Hệ gợi ý Người dùng chưa biết mình muốn gì 4 Lĩnh vực ứng dụng Thương mại điện tử Giải trí trực tuyến Tin tức trực tuyến Forum mạng xã hội Nghiên cứu khoa học Hẹn hò trực tuyến 5 Lĩnh vực ứng dụng tiếp Amazon Gợi ý sản phẩm Tăng hơn 30 doanh thu Netflix Gợi ý phim chương trình TV Mang về 1B mỗi năm Google News Gợi ý tin tức Tăng gần 40 lưu lượng truy cập 6 Lĩnh vực ứng dụng tiếp 2004 7 From Y. Koren 2009 Các phương pháp gợi ý Gợi ý dựa trên nội dung Gợi ý dựa trên lịch sử giao dịch của người dùng Lọc cộng tác Gợi ý dựa trên người dùng có sở thích tương tự Gợi ý dựa trên phiên Gợi ý dựa trên chuỗi giao dịch Các phương pháp lai 8 Cuộc thi Netflix Global average erroneous Find better items User average Movie average Personalization Cinematch baseline Algorithmics Static neighborhood Static factorization Time effects Dynamic neighborhood accurate Dynamic factorization Grand Prize 10 improvement Inherent noise 9 From Y. Koren 2009 Cuộc thi Netflix tiếp Number of papers on recsys by years 10 Gợi ý dựa trên nội dung from Recommender Systems An Introduction 11 Lọc cộng tác from Recommender Systems An Introduction 12 Những thách thức của hệ gợi ý Số giao dịch rất nhỏ so với số lượng người dùng và sản phẩm thực tế Không đủ thông tin về người dùng và sản phẩm mới Người dùng và sản phẩm thay đổi theo thời gian theo mùa Thói quen tiêu dùng thay đổi theo thời gian theo mùa Gợi ý theo thời gian thực 13 2. Các phương pháp đánh giá Cho .

• Quản trị Web
• Bài giảng Khai phá web
• Khai phá web
• Hệ gợi ý
• Hệ tìm kiếm
• Phương pháp gợi ý
• Phương pháp đánh giá hệ gợi ý
• Thang đo nhị phân
• Bài giảng Khai phá dữ liệu web
• Khai phá dữ liệu web
• Dữ liệu web
• Khai phá Text
• Toán học Internet
• Khai phá quan điểm
• Phân loại cảm xúc mức khía cạnh
• Cây tri thức cảm xúc
• Khai phá câu so sánh
• Khai phá mẫu tuần tự
• Đồng nhất cảm xúc
• Phân tích cảm xúc
• Phân tích câu so sánh
• Mô hình sinh Text
• lập trình web
• xử lý ngôn ngữ
• cấu trúc web
• Tin học căn bản
• Ứng dụng khai phá Web
• Kỹ thuật khai phá Web
• Khai phá dữ liệu
• Cơ sở dữ liệu
• Phân tích dữ liệu
• Hệ quản trị cơ sở dữ liệu phân cấp
• Hệ quản trị cơ sở dữ liệu mạng
• Phân loại cảm xúc không giám sát
• Phân loại cảm xúc có giám sát
• Kiến trúc máy tìm kiếm
• Mạng xã hội
• Tiền xử lý dữ liệu
• Khai phá hành vi người dùng
• Quảng cáo trực tuyến
• Khai phá truy vấn
• Quảng cáo trên máy tìm kiếm
• Hồi quy logistic
• Chuẩn hóa truy vấn
• Tìm kiếm thông tin
• Mô hình tìm kiếm thông tin
• Tiền xử lý văn bản
• Đánh chỉ mục ngữ nghĩa ẩn
• Tìm kiếm web
• Học máy
• Học có giám sát
• Ma trận nhập nhằng
• Độ đo đánh giá
• Cây quyết định
• Mạng nơ ron tiến
• Mạng nơ ron nhân tạo
• Hàm kích hoạt sigmoid
• Kiến trúc mạng ANN
• Thuật toán suy giảm gradient
• Thuật toán k means
• Hàm khoảng cách
• Chuẩn hóa dữ liệu
• Phân cụm phân cấp
• Trực quan hóa dữ liệu
• Biểu đồ tĩnh
• Trực quan hóa theo điểm ảnh
• Trực quan hóa trên không gian véc tơ
• Cây siêu cầu
• Phân tích liên kết
• Xếp hạng đồ thị
• Nhận diện cộng đồng
• Học biểu diễn đồ thị
• Thuật toán Kernighan–Lin
• Thuật toán Girvan Newman
• Trích rút thông tin
• Kiến trúc hệ thống trích rút thông tin
• Trích rút quan hệ không giám sát
• Giám sát từ xa
• Phân tích mạng xã hội
• Thuật toán PageRank
• Thuật toán HIST
• Hướng dẫn thực hiện BTL
• Mạng xã hội Twitter
• Mạng xã hội Wikipedia