Xây Dựng Hệ Thống Gợi Ý Thực Đơn Bữa Ăn Hàng Ngày Sử Dụng Mô Hình Học Sâu

Trường đại học

Học viện Kỹ thuật Quân sự

Chuyên ngành

Công nghệ thông tin

Người đăng

Ẩn danh

2020

76
0
0

Phí lưu trữ

30.000 VNĐ

Mục lục chi tiết

MỞ ĐẦU

1. CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU

1.1. Giới thiệu về hệ thống gợi ý thực đơn bữa ăn

1.2. Mục đích, ý nghĩa của bài toán

2. CHƯƠNG 2: KIẾN THỨC CƠ SỞ

2.1. Hệ thống gợi ý là gì?

2.2. Nền tảng học sâu cho hệ thống gợi ý

2.2.1. Kiến thức cơ bản về học sâu

2.2.2. Mô hình FastText

2.2.3. Mô hình Wide, mô hình Deep

2.3. Phương pháp đề xuất

3. CHƯƠNG 3: THU THẬP, XỬ LÝ VÀ LƯU TRỮ DỮ LIỆU

3.1. Các dạng cơ sở dữ liệu hiện nay

3.2. Thu thập dữ liệu

3.2.1. Phương pháp thu thập

3.2.2. Thu thập dữ liệu trên website “365 mâm cơm”

3.2.3. Thu thập dữ liệu trên website “thực đơn theo tuần”

3.2.4. Thu thập dữ liệu trên website “thực đơn cho 1 tháng”

3.2.5. Thu thập dữ liệu thông tin người dùng

3.3. Tổ chức CSDL

4. CHƯƠNG 4: PHƯƠNG PHÁP VÀ KẾT QUẢ

4.1. Phương pháp

4.1.1. Tìm kiếm thực đơn phổ biến nhất

4.1.2. Tìm kiếm thực đơn dựa trên mô hình Wide&Deep

TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tài liệu có tiêu đề "Hệ Thống Gợi Ý Thực Đơn Bữa Ăn Hàng Ngày Sử Dụng Mô Hình Học Sâu" trình bày một hệ thống gợi ý thông minh giúp người dùng lựa chọn thực đơn bữa ăn hàng ngày dựa trên các mô hình học sâu. Hệ thống này không chỉ tối ưu hóa sự đa dạng và dinh dưỡng của bữa ăn mà còn tiết kiệm thời gian cho người dùng trong việc lên kế hoạch thực đơn. Bằng cách phân tích sở thích và thói quen ăn uống của người dùng, hệ thống có thể đưa ra những gợi ý phù hợp, từ đó nâng cao trải nghiệm ẩm thực hàng ngày.

Nếu bạn quan tâm đến các ứng dụng khác của công nghệ học sâu trong lĩnh vực gợi ý và phân tích dữ liệu, bạn có thể tham khảo thêm tài liệu "Luận văn thạc sĩ khoa học máy tính ecommerce graphbased recommendation system", nơi khám phá các hệ thống gợi ý trong thương mại điện tử. Ngoài ra, tài liệu "Luận văn advanced data mining techniques" sẽ cung cấp cho bạn cái nhìn sâu sắc về các kỹ thuật khai thác dữ liệu tiên tiến, có thể áp dụng trong nhiều lĩnh vực khác nhau. Cuối cùng, bạn cũng có thể tìm hiểu về "Luận văn thạc sĩ kỹ thuật điện ứng dụng mạng nơron học sâu vào bài toán phát hiện dị thường trên module quang điện", tài liệu này sẽ giúp bạn hiểu rõ hơn về ứng dụng của mạng nơron trong việc phát hiện bất thường trong các hệ thống kỹ thuật. Những tài liệu này sẽ mở rộng kiến thức của bạn về các ứng dụng của công nghệ học sâu trong nhiều lĩnh vực khác nhau.