Luận văn Thạc sĩ: Hệ gợi ý phim sử dụng phương pháp tiếp cận lai

Luận văn hệ gợi ý phim: Nghiên cứu cách tiếp cận lai để xây dựng hệ thống gợi ý phim hiệu quả, cá nhân hóa trải nghiệm người dùng. Tải luận văn miễn phí!

• Tác giả: Đỗ Thị Thu Trang
• Người hướng dẫn: PGS.TS Lê Thanh Hương
• Trường học: Trường Đại học Bách khoa Hà Nội
• Chuyên ngành: Công nghệ thông tin
• Đề tài: Gợi ý phim sử dụng cách tiếp cận lai
• Loại tài liệu: Luận văn thạc sĩ
• Năm xuất bản: 2013
• Địa điểm: Hà Nội

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• LỜI CAM ĐOAN
• DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, CÁC TỪ VIẾT TẮT
• DANH MỤC CÁC BẢNG
• DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, ĐỒ THỊ
• MỞ ĐẦU
• 1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN VỀ CƠ SỞ LÝ THUYẾT VÀ HƯỚNG THỰC HIỆN
• 1.1. Cơ sở lý thuyết của hệ thống gợi ý
• 1.2. Mô hình hoạt động của hệ gợi ý
• 1.3. Cách thức hoạt động của hệ gợi ý
• 1.4. Các phương pháp gợi ý
• 1.5. Phương pháp lọc cộng tác
• 1.6. Phương pháp lọc nội dung
• 1.7. Phương pháp nhân khẩu học
• 1.8. Phương pháp dựa trên tiện ích
• 1.9. Phương pháp dựa trên tri thức
• 1.10. Đánh giá các hệ gợi ý truyền thống
• 1.11. Hệ thống gợi ý lai
• 1.12. Phương pháp lai trọng số (Weighted)
• 1.13. Phương pháp lai chuyển đổi (Switching)
• 1.14. Phương pháp lai hỗn hợp (Mixed)
• 1.15. Phương pháp lai kết hợp thuộc tính (Feature Combination)
• 1.16. Phương pháp lai tăng cường (Feature Augmentation)
• 1.17. Phương pháp lai theo tầng (Cascade)
• 1.18. Phương pháp lai siêu cấp (Meta-level)
• 1.19. Giới thiệu thuật toán phân cụm mờ
• 1.20. Các chỉ số đánh giá hệ thống
• 1.21. Hướng tiếp cận và thực hiện đề tài
• 1.22. Hướng kiểm tra, đánh giá hiệu quả hoạt động gợi ý
• 2. CHƯƠNG 2: XÂY DỰNG HỆ GỢI Ý PHIM
• 2.1. Bài toán hệ gợi ý phim
• 2.2. Mô hình người dùng - ngữ nghĩa
• 2.3. Các kiểu cấu trúc dữ liệu
• 2.4. Xây dựng mô hình người dùng - ngữ nghĩa
• 2.5. Thuật toán HOM
• 2.6. Giới thiệu thuật toán FCM
• 2.7. Áp dụng thuật toán FCM trong phân cụm các bộ phim
• 2.8. Xây dựng ma trận người dùng - ngữ nghĩa
• 2.9. Gợi ý sản phẩm
• 2.10. Thuật toán User-base CF
• 3. CHƯƠNG 3: CÀI ĐẶT VÀ ĐÁNH GIÁ HOẠT ĐỘNG
• 3.1. Bộ dữ liệu mẫu
• 3.2. Chỉ số đánh giá hiệu quả hoạt động của hệ gợi ý
• 3.3. Sai số trung bình tuyệt đối
• 3.4. Xây dựng chương trình đánh giá
• 3.5. Phân cụm mờ các bộ phim
• 3.6. Đánh giá hệ thống
• 3.7. Kết quả đạt được
• 3.8. So sánh kết quả với các phương pháp khác
• 3.9. Kết luận về phương pháp
• 4. CHƯƠNG 4: XÂY DỰNG ỨNG DỤNG WEB CHO HỆ THỐNG GỢI Ý PHIM
• 4.1. Yêu cầu chức năng
• 4.2. Môi trường cài đặt
• 4.3. Phân tích thiết kế
• 4.4. Kiến trúc của hệ thống
• 4.5. Các kết quả đạt được
• 4.6. Kết quả đạt được của đề tài
• 4.7. Hạn chế của đề tài
• 4.8. Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Tổng Quan Về Luận Văn Hệ Gợi Ý Phim Cách Tiếp Cận Lai

Hệ gợi ý phim ngày càng trở nên quan trọng trong bối cảnh số hóa, giúp người dùng khám phá những bộ phim phù hợp với sở thích cá nhân. Các hệ thống này sử dụng nhiều phương pháp, từ lọc cộng tác (collaborative filtering) đến lọc dựa trên nội dung (content-based filtering). Tuy nhiên, mỗi phương pháp đều có những hạn chế riêng. Cách tiếp cận lai trong hệ gợi ý phim ra đời nhằm kết hợp ưu điểm và khắc phục nhược điểm của các phương pháp truyền thống, mang lại hiệu quả gợi ý cao hơn. Luận văn này tập trung vào việc nghiên cứu và phát triển một hệ gợi ý phim sử dụng cách tiếp cận lai, kết hợp thông tin từ dữ liệu người dùng và phân tích dữ liệu phim để đưa ra những gợi ý cá nhân hóa và chính xác.

1.1. Tầm Quan Trọng của Hệ Thống Gợi Ý Phim Cá Nhân Hóa

Trong một thị trường phim ảnh rộng lớn, hệ thống gợi ý phim cá nhân hóa đóng vai trò như một người hướng dẫn tận tâm, giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm những bộ phim phù hợp với sở thích và nhu cầu của mình. Điều này không chỉ giúp người dùng tiết kiệm thời gian và công sức tìm kiếm, mà còn mang lại trải nghiệm xem phim thú vị và hài lòng hơn. Hơn nữa, những gợi ý phim phù hợp còn có thể khơi gợi những khám phá mới, giúp người dùng mở rộng phạm vi trải nghiệm và khám phá những thể loại phim mà trước đây họ chưa từng nghĩ đến. Theo tài liệu, luận văn tiếp cận mô hình người dùng - ngữ nghĩa.

1.2. Các Phương Pháp Gợi Ý Phim Truyền Thống Ưu và Nhược Điểm

Các phương pháp gợi ý phim truyền thống như lọc cộng tác và lọc nội dung có những ưu điểm và nhược điểm riêng. Lọc cộng tác dựa trên ma trận đánh giá phim của người dùng, nhưng gặp phải vấn đề cold start (khó gợi ý cho người dùng mới hoặc phim mới). Lọc nội dung dựa trên phân tích dữ liệu phim, nhưng có thể bỏ qua những khía cạnh quan trọng về sở thích cá nhân. Việc hiểu rõ những ưu nhược điểm này là cơ sở để xây dựng cách tiếp cận lai hiệu quả hơn. Ví dụ, collaborative filtering hiệu quả khi có nhiều dữ liệu đánh giá phim, nhưng lại kém hiệu quả khi người dùng mới bắt đầu sử dụng hệ thống.

II. Thách Thức và Vấn Đề Khi Xây Dựng Hệ Gợi Ý Phim Lai

Việc xây dựng hệ gợi ý phim lai không phải là một nhiệm vụ đơn giản. Một trong những thách thức lớn nhất là làm thế nào để kết hợp các phương pháp gợi ý khác nhau một cách hiệu quả, tận dụng tối đa ưu điểm của từng phương pháp và giảm thiểu những hạn chế của chúng. Ngoài ra, việc xử lý dữ liệu người dùng lớn và phức tạp, cũng như đảm bảo tính chính xác của hệ gợi ý, cũng là những vấn đề cần được giải quyết. Theo tài liệu, một số chỉ số đánh giá độ chính xác của hệ gợi ý bao gồm RMSE (Root Mean Square Error) và MAE (Mean Absolute Error).

2.1. Vấn Đề Cold Start trong Hệ Thống Gợi Ý Phim

Vấn đề cold start là một thách thức lớn đối với các hệ gợi ý phim, đặc biệt là khi sử dụng phương pháp lọc cộng tác. Khi một người dùng mới tham gia hoặc một bộ phim mới được thêm vào hệ thống, việc không có đủ thông tin để đưa ra gợi ý phim chính xác có thể dẫn đến trải nghiệm người dùng kém. Cách tiếp cận lai có thể giúp giảm thiểu vấn đề này bằng cách kết hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như thông tin nhân khẩu học hoặc thông tin về nội dung phim. Các phương pháp gợi ý truyền thống gặp nhiều khó khăn với cold start problem.

2.2. Đảm Bảo Tính Cá Nhân Hóa và Đa Dạng trong Gợi Ý Phim

Một hệ gợi ý phim tốt không chỉ cần chính xác mà còn cần phải cá nhân hóa và đa dạng. Cá nhân hóa đảm bảo rằng những gợi ý phim được đưa ra phù hợp với sở thích và nhu cầu cụ thể của từng người dùng. Đa dạng giúp người dùng khám phá những bộ phim mới, vượt ra khỏi những lựa chọn quen thuộc. Cách tiếp cận lai có thể giúp cân bằng giữa tính cá nhân hóa và đa dạng, mang lại trải nghiệm xem phim phong phú và thú vị hơn.

III. Phương Pháp Tiếp Cận Lai Giải Pháp Tối Ưu Gợi Ý Phim

Cách tiếp cận lai trong hệ gợi ý phim là sự kết hợp của nhiều phương pháp gợi ý khác nhau, nhằm tận dụng tối đa ưu điểm của từng phương pháp và giảm thiểu những hạn chế của chúng. Có nhiều cách để xây dựng một hệ gợi ý phim lai, từ việc kết hợp đơn giản các phương pháp truyền thống đến việc sử dụng các kỹ thuật machine learning phức tạp hơn. Quan trọng là phải lựa chọn phương pháp tiếp cận lai phù hợp với dữ liệu và mục tiêu cụ thể của hệ thống. Theo tài liệu, có nhiều phương pháp lai khác nhau, bao gồm phương pháp lai trong số (weighted), phương pháp lai chuyển đổi (switching) và phương pháp lai hỗn hợp (mixed).

3.1. Kết Hợp Lọc Cộng Tác và Lọc Nội Dung Ưu Nhược Điểm

Việc kết hợp lọc cộng tác và lọc nội dung là một trong những cách tiếp cận lai phổ biến nhất trong hệ gợi ý phim. Lọc cộng tác giúp tận dụng thông tin từ ma trận đánh giá phim của người dùng, trong khi lọc nội dung giúp tận dụng thông tin về nội dung và thuộc tính của phim. Sự kết hợp này có thể giúp giải quyết vấn đề cold start và tăng tính chính xác của gợi ý phim. Tuy nhiên, việc cân bằng giữa hai phương pháp này cũng là một thách thức. Content-based filtering giúp phân tích chi tiết thuộc tính của bộ phim.

3.2. Sử Dụng Machine Learning để Xây Dựng Hệ Gợi Ý Phim Thông Minh

Machine learning (học máy) cung cấp nhiều công cụ mạnh mẽ để xây dựng hệ gợi ý phim thông minh và cá nhân hóa. Các thuật toán như phân cụm (clustering), phân loại (classification) và hồi quy (regression) có thể được sử dụng để phân tích dữ liệu người dùng và dữ liệu phim, từ đó đưa ra những gợi ý phim chính xác và phù hợp. Deep learning (học sâu) cũng đang trở thành một xu hướng quan trọng trong lĩnh vực này. Các thuật toán machine learning có thể học được những mô hình phức tạp từ dữ liệu đánh giá phim.

IV. Ứng Dụng và Đánh Giá Hiệu Quả Của Hệ Gợi Ý Phim Lai

Sau khi xây dựng hệ gợi ý phim lai, việc đánh giá hiệu quả của hệ thống là vô cùng quan trọng. Các chỉ số đánh giá như độ chính xác, độ bao phủ và độ đa dạng có thể được sử dụng để đo lường hiệu quả của hệ thống. Ngoài ra, việc thu thập phản hồi từ người dùng cũng rất quan trọng để cải thiện hệ thống. Ứng dụng hệ gợi ý phim rất đa dạng, từ các trang web xem phim trực tuyến đến các ứng dụng di động.

4.1. Các Chỉ Số Đánh Giá Hiệu Quả Của Hệ Thống Gợi Ý Phim

Có nhiều chỉ số đánh giá khác nhau có thể được sử dụng để đo lường hiệu quả của một hệ gợi ý phim. Độ chính xác đo lường khả năng của hệ thống trong việc đưa ra những gợi ý phim mà người dùng thực sự thích. Độ bao phủ đo lường khả năng của hệ thống trong việc gợi ý cho một lượng lớn người dùng và phim. Độ đa dạng đo lường khả năng của hệ thống trong việc gợi ý những bộ phim khác nhau, tránh lặp lại những gợi ý quen thuộc. Các chỉ số như RMSE và MAE cũng thường được sử dụng. Theo tài liệu, các chỉ số đánh giá hệ thống giúp cải thiện độ chính xác của hệ gợi ý.

4.2. Phân Tích Kết Quả và So Sánh với Các Phương Pháp Khác

Việc phân tích kết quả đánh giá và so sánh với các phương pháp gợi ý khác là rất quan trọng để chứng minh tính ưu việt của cách tiếp cận lai. So sánh kết quả với các phương pháp lọc cộng tác và lọc nội dung truyền thống có thể giúp thấy rõ những cải tiến mà cách tiếp cận lai mang lại. Ngoài ra, việc phân tích những trường hợp cụ thể mà hệ gợi ý phim lai hoạt động tốt hoặc không tốt cũng có thể cung cấp những thông tin hữu ích để cải thiện hệ thống. Cần so sánh kết quả đạt được của hệ thống lai với các phương pháp đơn lẻ.

V. Kết Luận và Hướng Phát Triển Của Hệ Gợi Ý Phim Lai

Luận văn hệ gợi ý phim sử dụng cách tiếp cận lai đã chứng minh được tính hiệu quả trong việc cải thiện độ chính xác và tính cá nhân hóa của gợi ý phim. Tuy nhiên, vẫn còn nhiều hướng phát triển tiềm năng cho lĩnh vực này. Việc nghiên cứu và áp dụng các kỹ thuật machine learning mới, cũng như việc tích hợp thêm thông tin từ các nguồn khác nhau, có thể giúp hệ gợi ý phim trở nên thông minh và hữu ích hơn nữa. Hướng phát triển có thể bao gồm việc giải quyết vấn đề serendipity (khả năng gợi ý những bộ phim bất ngờ nhưng thú vị).

5.1. Tóm Tắt Những Đóng Góp Chính Của Luận Văn

Luận văn này đã đóng góp vào lĩnh vực hệ gợi ý phim bằng cách đề xuất và đánh giá một cách tiếp cận lai hiệu quả. Những đóng góp chính bao gồm việc kết hợp thông tin từ dữ liệu người dùng và dữ liệu phim một cách thông minh, cũng như việc áp dụng các kỹ thuật machine learning để cải thiện tính chính xác và tính cá nhân hóa của gợi ý phim. Việc xây dựng và đánh giá một ứng dụng hệ gợi ý phim thực tế cũng là một đóng góp quan trọng. Cần nhấn mạnh những đóng góp chính của luận văn.

5.2. Hướng Nghiên Cứu Tiếp Theo và Tiềm Năng Phát Triển

Có nhiều hướng nghiên cứu tiếp theo tiềm năng trong lĩnh vực hệ gợi ý phim. Một trong những hướng quan trọng là việc nghiên cứu và áp dụng các kỹ thuật deep learning mới để xây dựng những mô hình gợi ý phức tạp và chính xác hơn. Ngoài ra, việc tích hợp thêm thông tin từ các nguồn khác nhau, chẳng hạn như thông tin từ mạng xã hội hoặc thông tin về bối cảnh xem phim, cũng có thể giúp cải thiện hệ gợi ý phim. Việc giải quyết vấn đề diversity (tính đa dạng) và serendipity cũng là những hướng quan trọng. Cần xác định tiềm năng phát triển của hệ gợi ý phim.

Trích đoạn nội dung tài liệu

CHƯƠNG 1V: XÂY DỤNG ỨNG DỤNG WEB CIO TH} GỢI Ý PHIM 41 'Yêu cầu chức rắn: 6 42. Môitrường cài đặt. Thântíchthiết kế 4. Kiến trie eda hé thông, 4.

Cáo kết quả đạt được. Kết quả đạt dược của dễ tài. Tạnchế của đề tải 3. Hướng phát triển TÀI LIỆU THAM KHẢO.

DANH MUC CAC BANG Bang, 1: Phan loai cae phương pháp goi y trayén thông, Bang 2: Bang uu va rhuoe điểm gác phương pháp gợi ý iruyén thong Băng 3: Các phương pháp lai. Bang 4: Các thuộc tính của bộ phim. Xây dựng chương trình đánh giả 343.2 Phan cum md c: ac bi phim 3. Đánh giá hệ thống.

Kết quả đạt được. 8usánh kết quả với các phương pháp khác. Kết luận về phương pháp CHƯƠNG 1V: XÂY DỤNG ỨNG DỤNG WEB CIO TH} GỢI Ý PHIM 41 'Yêu cầu chức rắn: 6 42. Môitrường cài đặt.

Thântíchthiết kế 4. Kiến trie eda hé thông, 4. Cáo kết quả đạt được. Kết quả đạt dược của dễ tài.

Tạnchế của đề tải 3. Hướng phát triển TÀI LIỆU THAM KHẢO. TT | Ti viel tat Ta day da/ Nghĩa của từ Giải thích 17 " User Người dùng, Độ thuộc của mỗi đối tượng ¡ 18 Tụ vao cum k Số lượng đánh giá nhỗ nhất về | The Minimum Number of Item | ting déi tugng dược lựa chon 19| MiriNbRalt Ratings trong tính toán các cụm trung tâm ban đâu Term Frequency/ Inverser Thuật toán đánh trọng số của 20) TEA Documem J'requency tir 21 FCM Vuzzy C-Means ‘Thuat toan phn cum mo 22) PCDL Phâncựm dữ liệu Chỉ số tính tổng sai khác bình. 23) RMSE ReotAMeanSquare Eror - phương các giá trị dự đoán Gñỉ số tính tổng trưng binh sai 24 MAE Mean Absolute Error số của các giá trị dự đoán so với giá trị thực tế 55 CF Collaboralive Filenng Tiạc cộng tác Phuong phap st dung ma tan 26) FuzzyUF Fuzzy User Features người dũng - dặc tỉnh dựa trên phan cum mo Phương pháp dựa trên đối 27 1B Itern-Based tượng, Phương pháp dựa trên người.

38 UB User-Based .puy "se dung TT | Ti viel tat Ta day da/ Nghĩa của từ Giải thích 17 " User Người dùng, Độ thuộc của mỗi đối tượng ¡ 18 Tụ vao cum k Số lượng đánh giá nhỗ nhất về | The Minimum Number of Item | ting déi tugng dược lựa chon 19| MiriNbRalt Ratings trong tính toán các cụm trung tâm ban đâu Term Frequency/ Inverser Thuật toán đánh trọng số của 20) TEA Documem J'requency tir 21 FCM Vuzzy C-Means ‘Thuat toan phn cum mo 22) PCDL Phâncựm dữ liệu Chỉ số tính tổng sai khác bình. 23) RMSE ReotAMeanSquare Eror - phương các giá trị dự đoán Gñỉ số tính tổng trưng binh sai 24 MAE Mean Absolute Error số của các giá trị dự đoán so với giá trị thực tế 55 CF Collaboralive Filenng Tiạc cộng tác Phuong phap st dung ma tan 26) FuzzyUF Fuzzy User Features người dũng - dặc tỉnh dựa trên phan cum mo Phương pháp dựa trên đối 27 1B Itern-Based tượng, Phương pháp dựa trên người. 38 UB User-Based .puy "se dung DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, BO THI Hình 1.1: Mô hình hoạt động của hệ gợi ÿ. ccieeiieireeree „15 TRnh} 2: Kiểu thiết kế lai các hệ thông song song.3: Kigu thict ké lai hé théng két hop cdc dc tinh.4: Kiểu thiết kế lai hệ thống dạng đường ổng.5: So dé lai trong sé 25 Hinh 1.6: So dé lai chuyển đổi.7: Sơ đề lai hẳn hợp OT Hình 1.8: Sơ để lại kết hợp thuộc tính - we BR Hình 1.9: Sơ dễ lai tăng cường.10: Sơ đỗ lai theo tẳng.11: So để lại siêu cấp.1: Mô hình hoạt động của hệ gợi y phim.2: Mé hin của hệ thống gợiý phim dựa trên mô hình người dùng- ngữ nghĩa.cceieee a HH Hee 40 TRnh 2.3: Sơ đồ phản cụm mờ ECM các sẵnphẩm.

voi, AB Hinh 2.4: So dé tinh toan ma tran người dùng-ngữ nghĩa bộ phim we Ad Hinh 2.5: Ma tan ngudi ding -ngét ng hứa phim.à seer eee wed Hình 26: Ma trận đánh giá người đùng-sản phẩm.7: So dé tính toán gợi ý sản phẩm cho người dùng.1: Cơ sở dữ liệu demo.2: Giao diện thực hiện phân cụm rnờ các bộ phim theo thuộc tính.3: Giao diện tính loôn mna trần người dùng-ngữ rghửa bộ phùm.4: Giao diện hiển thị kết quả đánh giả.5: Giao điện hiển thị đự đoán và gơi ý cho người dùng ST 10 TT | Ti viel tat Ta day da/ Nghĩa của từ Giải thích 17 " User Người dùng, Độ thuộc của mỗi đối tượng ¡ 18 Tụ vao cum k Số lượng đánh giá nhỗ nhất về | The Minimum Number of Item | ting déi tugng dược lựa chon 19| MiriNbRalt Ratings trong tính toán các cụm trung tâm ban đâu Term Frequency/ Inverser Thuật toán đánh trọng số của 20) TEA Documem J'requency tir 21 FCM Vuzzy C-Means ‘Thuat toan phn cum mo 22) PCDL Phâncựm dữ liệu Chỉ số tính tổng sai khác bình. 23) RMSE ReotAMeanSquare Eror - phương các giá trị dự đoán Gñỉ số tính tổng trưng binh sai 24 MAE Mean Absolute Error số của các giá trị dự đoán so với giá trị thực tế 55 CF Collaboralive Filenng Tiạc cộng tác Phuong phap st dung ma tan 26) FuzzyUF Fuzzy User Features người dũng - dặc tỉnh dựa trên phan cum mo Phương pháp dựa trên đối 27 1B Itern-Based tượng, Phương pháp dựa trên người. 38 UB User-Based .puy "se dung DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, C C TỪ VIẾT TẮT TTỊ Tù viết tắt 'Tù đây đủ/ Nghĩa của từ Giải thích 1 N Số lượng người dùng, 2 M Số lượng đôi tượng 3 1 Số lượng của các đặc tính - Ma trận đánh giá người đùng - 1 v đổi tượng, 5 cut Ma tran dah gia dd; trang - người dùng ‘ Uy Vecto đánh giá của người dùng. u 4 Vecto dank yaa cla doi Lượng 1 , % bởi tắt cã người dùng, 8 T Ma trận đối tượng - ngữ nghĩa 9 ì 'Vecto đặc tỉnh của dỗi lượng ¡ 10 bụ Ma trận giả trị của đối tượng - ngữ nghĩa 11 A Ma trận người dùng - ngit nghữa D ^ Hồ sơ người dũng - ngũ nghĩa của người dùng u 13 + “hiểu giả trị ánh giá của người dùng tụ trên "4d Tạ đối tượng Ì 15 f Feature Đặc tính 16 1 Tem Đôi tượng MUC LUC LOI CAM ON.

- — LOI CAM DOAN - ce DANH MUC CAC KY HIBU, CÁC TỪ VIẾT TÁT,. set wT DANH MUC CAC BANG. - - 9 DANH MỤC CÁC HÌNH VỀ, ĐÔ THỊ - 10 MÔ ĐẦU. Hà HH HH n HH HH HH HH nh ưên ~ue.

Lich si: nghién owu. Mục đích nghiên cứu. Đối trơng nghiên cứu - - -. Phạm vinghiên cửu.

_ Phương pháp nghiền cửu. Noi dung tom tắt luận văn lột ri CHUONGI: TONG QUAN VE CO SO LY THUYET VA HUGNG THUT HIEN. Cosé lý thuyết của hệ thống gợi ý wd 5 1. Môhiihhoạt động của hệ gợi ý wd 1.

Cách thúc hoạt động của hệ gợiý. Các phương pháp gợiý. Phương pháp lọc cộng táo - 18 1. Phương pháp lọc nội đưng ~.

3 Thương pháp nhân khẩu hoc - cB 1. Phương pháp dựa tréntién ich. 5 Phương pháp đựa trên tri thức. Đánhgiá các hệ gợi ý truyền thống - wD 1.

Hệ thống gợiý lai DANH MỤC CÁC HÌNH VẼ, BO THI Hình 1.1: Mô hình hoạt động của hệ gợi ÿ. ccieeiieireeree „15 TRnh} 2: Kiểu thiết kế lai các hệ thông song song.3: Kigu thict ké lai hé théng két hop cdc dc tinh.4: Kiểu thiết kế lai hệ thống dạng đường ổng.5: So dé lai trong sé 25 Hinh 1.6: So dé lai chuyển đổi.7: Sơ đề lai hẳn hợp OT Hình 1.8: Sơ để lại kết hợp thuộc tính - we BR Hình 1.9: Sơ dễ lai tăng cường.10: Sơ đỗ lai theo tẳng.11: So để lại siêu cấp.1: Mô hình hoạt động của hệ gợi y phim.2: Mé hin của hệ thống gợiý phim dựa trên mô hình người dùng- ngữ nghĩa.cceieee a HH Hee 40 TRnh 2.3: Sơ đồ phản cụm mờ ECM các sẵnphẩm. voi, AB Hinh 2.4: So dé tinh toan ma tran người dùng-ngữ nghĩa bộ phim we Ad Hinh 2.5: Ma tan ngudi ding -ngét ng hứa phim.à seer eee wed Hình 26: Ma trận đánh giá người đùng-sản phẩm.7: So dé tính toán gợi ý sản phẩm cho người dùng.1: Cơ sở dữ liệu demo.2: Giao diện thực hiện phân cụm rnờ các bộ phim theo thuộc tính.3: Giao diện tính loôn mna trần người dùng-ngữ rghửa bộ phùm.4: Giao diện hiển thị kết quả đánh giả.5: Giao điện hiển thị đự đoán và gơi ý cho người dùng ST 10 DANH MỤC CÁC KÝ HIỆU, C C TỪ VIẾT TẮT TTỊ Tù viết tắt 'Tù đây đủ/ Nghĩa của từ Giải thích 1 N Số lượng người dùng, 2 M Số lượng đôi tượng 3 1 Số lượng của các đặc tính - Ma trận đánh giá người đùng - 1 v đổi tượng, 5 cut Ma tran dah gia dd; trang - người dùng ‘ Uy Vecto đánh giá của người dùng. u 4 Vecto dank yaa cla doi Lượng 1 , % bởi tắt cã người dùng, 8 T Ma trận đối tượng - ngữ nghĩa 9 ì 'Vecto đặc tỉnh của dỗi lượng ¡ 10 bụ Ma trận giả trị của đối tượng - ngữ nghĩa 11 A Ma trận người dùng - ngit nghữa D ^ Hồ sơ người dũng - ngũ nghĩa của người dùng u 13 + “hiểu giả trị ánh giá của người dùng tụ trên "4d Tạ đối tượng Ì 15 f Feature Đặc tính 16 1 Tem Đôi tượng DANH MUC CAC BANG Bang, 1: Phan loai cae phương pháp goi y trayén thông, Bang 2: Bang uu va rhuoe điểm gác phương pháp gợi ý iruyén thong Băng 3: Các phương pháp lai.

Bang 4: Các thuộc tính của bộ phim. MUC LUC LOI CAM ON. - — LOI CAM DOAN - ce DANH MUC CAC KY HIBU, CÁC TỪ VIẾT TÁT,. set wT DANH MUC CAC BANG.

- - 9 DANH MỤC CÁC HÌNH VỀ, ĐÔ THỊ - 10 MÔ ĐẦU. Hà HH HH n HH HH HH HH nh ưên ~ue. Lich si: nghién owu. Mục đích nghiên cứu.

Đối trơng nghiên cứu - - -. Phạm vinghiên cửu. _ Phương pháp nghiền cửu. Noi dung tom tắt luận văn lột ri CHUONGI: TONG QUAN VE CO SO LY THUYET VA HUGNG THUT HIEN.

Cosé lý thuyết của hệ thống gợi ý wd 5 1. Môhiihhoạt động của hệ gợi ý wd 1. Cách thúc hoạt động của hệ gợiý. Các phương pháp gợiý.

Phương pháp lọc cộng táo - 18 1. Phương pháp lọc nội đưng ~. 3 Thương pháp nhân khẩu hoc - cB 1. Phương pháp dựa tréntién ich.

5 Phương pháp đựa trên tri thức. Đánhgiá các hệ gợi ý truyền thống - wD 1.