I. Giới thiệu về Luận Văn Thạc Sĩ Khoa Học Máy Tính Hệ Thống Gợi Ý Dựa Trên Phiên Trong Thời Trang
Luận văn thạc sĩ này tập trung vào việc nghiên cứu và phát triển hệ thống gợi ý dựa trên phiên trong lĩnh vực thời trang, một ngành công nghiệp có tốc độ thay đổi nhanh và yêu cầu cá nhân hóa cao. Hệ thống gợi ý đóng vai trò quan trọng trong việc cải thiện trải nghiệm mua sắm của khách hàng bằng cách dự đoán sản phẩm tiếp theo mà họ có thể quan tâm. Luận văn này áp dụng các phương pháp Deep Learning và Natural Language Processing (NLP) để giải quyết bài toán hệ thống gợi ý dựa trên phiên, đặc biệt là trong ngành thời trang.
1.1. Mục tiêu và nhiệm vụ
Mục tiêu chính của luận văn là nghiên cứu và đề xuất các phương pháp tối ưu để xây dựng hệ thống gợi ý dựa trên phiên trong ngành thời trang. Các nhiệm vụ cụ thể bao gồm: nghiên cứu các kỹ thuật Data Augmentation, đề xuất các mô hình Deep Neural Networks để dự đoán sản phẩm tiếp theo trong phiên, và thực hiện các thí nghiệm để đánh giá hiệu quả của các phương pháp đề xuất.
1.2. Phạm vi nghiên cứu
Luận văn tập trung vào việc áp dụng các kỹ thuật Data Augmentation và Deep Learning trong việc xây dựng hệ thống gợi ý dựa trên phiên cho ngành thời trang. Các phương pháp được nghiên cứu bao gồm Neural Attentive Session-based Recommendation (NARM), Behaviour Sequence Transformer (BST), và BERT4Rec.
II. Các phương pháp và kỹ thuật được áp dụng
Luận văn áp dụng nhiều phương pháp và kỹ thuật tiên tiến trong lĩnh vực Khoa học máy tính và Hệ thống thông tin để giải quyết bài toán hệ thống gợi ý dựa trên phiên. Các phương pháp này bao gồm Data Augmentation, Deep Neural Networks, và các mô hình Transformer.
2.1. Kỹ thuật Data Augmentation
Data Augmentation được sử dụng để tạo ra các biến thể dữ liệu đầu vào, giúp cải thiện hiệu suất của hệ thống gợi ý. Các kỹ thuật như Noise Injection, Random Swap, và Synonym Replacement được áp dụng để tăng cường độ đa dạng của dữ liệu.
2.2. Mô hình Deep Neural Networks
Các mô hình Deep Neural Networks như NARM và BST được sử dụng để dự đoán sản phẩm tiếp theo trong phiên. NARM tập trung vào việc nắm bắt hành vi tuần tự của người dùng, trong khi BST sử dụng cơ chế Attention để cải thiện độ chính xác của dự đoán.
2.3. Mô hình Transformer
Mô hình Transformer như BERT4Rec được áp dụng để xử lý các chuỗi dữ liệu dài và phức tạp. BERT4Rec sử dụng cơ chế Masked Language Modeling để dự đoán các sản phẩm tiếp theo trong phiên.
III. Kết quả và đánh giá
Các thí nghiệm được thực hiện để đánh giá hiệu quả của các phương pháp đề xuất. Kết quả cho thấy các kỹ thuật Data Augmentation và các mô hình Deep Neural Networks đã cải thiện đáng kể độ chính xác của hệ thống gợi ý dựa trên phiên trong ngành thời trang.
3.1. Đánh giá kỹ thuật Data Augmentation
Các kỹ thuật Data Augmentation như Noise Injection và Random Swap đã giúp tăng cường độ đa dạng của dữ liệu, từ đó cải thiện hiệu suất của mô hình. Kết quả thí nghiệm cho thấy Synonym Replacement là phương pháp hiệu quả nhất trong việc tạo ra các biến thể dữ liệu.
3.2. Đánh giá mô hình Deep Neural Networks
Mô hình NARM và BST đều cho kết quả tốt trong việc dự đoán sản phẩm tiếp theo trong phiên. BST đặc biệt hiệu quả khi sử dụng cơ chế Attention để nắm bắt các tương tác phức tạp giữa các sản phẩm.
3.3. Đánh giá mô hình Transformer
Mô hình BERT4Rec cho thấy hiệu suất vượt trội trong việc xử lý các chuỗi dữ liệu dài và phức tạp. Kết quả thí nghiệm cho thấy BERT4Rec đạt được độ chính xác cao nhất trong việc dự đoán sản phẩm tiếp theo trong phiên.
IV. Kết luận và hướng phát triển
Luận văn đã đóng góp quan trọng vào việc nghiên cứu và phát triển hệ thống gợi ý dựa trên phiên trong ngành thời trang. Các phương pháp đề xuất đã chứng minh hiệu quả trong việc cải thiện độ chính xác của dự đoán. Hướng phát triển trong tương lai bao gồm việc tích hợp thêm các yếu tố như Machine Learning và Big Data để nâng cao hiệu suất của hệ thống.
4.1. Đóng góp của luận văn
Luận văn đã đề xuất và thử nghiệm thành công các phương pháp Data Augmentation và Deep Neural Networks trong việc xây dựng hệ thống gợi ý dựa trên phiên. Các kết quả thí nghiệm đã chứng minh hiệu quả của các phương pháp này trong ngành thời trang.
4.2. Hướng phát triển trong tương lai
Trong tương lai, việc tích hợp các kỹ thuật Machine Learning và Big Data sẽ giúp cải thiện hơn nữa hiệu suất của hệ thống gợi ý dựa trên phiên. Ngoài ra, việc nghiên cứu các mô hình Interpretable AI cũng là một hướng phát triển quan trọng để làm cho hệ thống trở nên minh bạch và dễ hiểu hơn.
