Ứng Dụng Học Sâu Cho Bài Toán Gợi Ý: Cách Tiếp Cận Hiệu Quả

Chuyên khảo toán học phân tích Ứng dụng học sâu cho bài toán gợi ý, đánh giá các khía cạnh quan trọng, đề xuất hướng nghiên cứu tiếp theo.

• Tác giả: Võ Hà Nhật Tân
• Người hướng dẫn: ThS. Quách Đình Hoàng
• Trường học: Trường Đại học Sư phạm Kỹ thuật Thành phố Hồ Chí Minh
• Chuyên ngành: Kỹ thuật Dữ liệu
• Đề tài: Ứng dụng học sâu cho bài toán gợi ý
• Loại tài liệu: Khóa luận tốt nghiệp
• Năm xuất bản: 2022
• Địa điểm: Thành phố Hồ Chí Minh

Mục lục chi tiết

• LỜI CẢM ƠN
• 1. CHƯƠNG 1: MỞ ĐẦU
• 1.1. Tính cấp thiết của đề tài
• 1.2. Mục tiêu của đề tài
• 1.3. Cách tiếp cận và phương pháp nghiên cứu
• 1.3.1. Cách tiếp cận
• 1.3.2. Phương pháp nghiên cứu
• 1.4. Phân tích những công trình có liên quan
• 1.5. Kết quả dự kiến đạt được
• 1.6. Bố cục của bài báo cáo
• 2. CHƯƠNG 2: TỔNG QUAN VỀ DEEP LEARNING
• 2.1. Khái niệm về neural
• 2.2. Hàm kích hoạt
• 2.3. Hàm Leaky ReLU
• 2.4. Ưu điểm và nhược điểm
• 2.5. Ứng dụng Deep Learning
• 3. CHƯƠNG 3: TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG GỢI Ý
• 3.1. Giới thiệu về hệ thống gợi ý
• 3.2. Một số khái niệm chung về hệ thống gợi ý
• 3.3. Tổng quan về các phương pháp
• 3.4. Các hệ thống gợi ý truyền thống
• 3.5. Những ưu nhược điểm của Content Based
• 3.6. Memory-based Collaborative filtering
• 3.7. Model-based Collaborative filtering
• 3.8. Những ưu nhược điểm của Collaborative filtering
• 4. CHƯƠNG 4: HỆ THỐNG GỢI Ý DỰA TRÊN HỌC SÂU
• 4.1. Tổng quan về hệ thống gợi ý dựa trên học sâu
• 4.2. Một số mô hình gợi ý dựa trên học sâu
• 4.3. Recommendation with Neural Building Blocks
• 4.4. Recommendation with Deep Hybrid Models
• 4.5. Ưu điểm của hệ thống gợi ý dựa trên học sâu
• 4.6. Nhược điểm của hệ thống gợi ý dựa trên học sâu
• 4.7. Đề xuất mô hình gợi ý dựa trên học sâu
• 4.8. Tổng quan về AutoEncoder và các biến thể của nó
• 4.8.1. Loss Function
• 5. CHƯƠNG 5: CÀI ĐẶT VÀ THỬ NGHIỆM HỆ THỐNG GỢI Ý
• 5.1. Môi trường và các công cụ được sử dụng
• 5.2. Tập dữ liệu
• 5.3. Thư viện Keras của Tensorflow
• 5.4. Máy chủ Colab của Google
• 5.5. Dữ liệu và trực quan dữ liệu
• 5.5.1. Mô tả dữ liệu
• 5.5.2. Trực quan dữ liệu
• 5.6. Thực nghiệm hệ thống gợi ý truyền thống
• 5.6.1. Cách triển khai
• 5.6.2. Áp dụng với tập dữ liệu
• 5.6.3. Memory-based Collaborative Filtering. Model-based Collaborative Filtering
• 5.7. Thực nghiệm hệ thống gợi ý dựa trên học sâu
• 5.7.1. Tiền xử lý dữ liệu
• 5.7.2. Xử lý dữ liệu thô
• 5.7.3. Chia tập train, test, validation
• 5.7.4. Chuyển đổi DataFrame thành ma trận
• 5.7.5. Xây dựng mô hình AutoEncoder
• 5.7.6. Thử nghiệm mô hình
• 5.7.7. Xây dựng mô hình Deep AutoEncoder
• 5.7.8. Thử nghiệm mô hình
• 5.7.9. Xây dựng mô hình kết hợp
• 5.7.10. Mô hình kết hợp
• 5.7.11. Thử nghiệm mô hình
• 5.7.12. Kết quả thực nghiệm
• 6. CHƯƠNG 6: KẾT LUẬN
• 6.1. Kết quả đạt được
• 6.2. Nhược điểm
• 6.3. Hướng phát triển
• TÀI LIỆU THAM KHẢO

Tóm tắt

I. Học sâu và bài toán gợi ý

Học sâu (Deep Learning) là một nhánh của học máy (Machine Learning) tập trung vào việc sử dụng các mạng neural nhiều lớp để giải quyết các bài toán phức tạp. Trong bối cảnh bài toán gợi ý (Recommendation Problem), học sâu đã chứng minh được hiệu quả vượt trội so với các phương pháp truyền thống. Các mô hình học máy (Machine Learning Models) như AutoEncoder và Deep AutoEncoder được sử dụng để dự đoán sở thích của người dùng dựa trên dữ liệu lịch sử. Hệ thống gợi ý (Recommendation System) dựa trên học sâu không chỉ cải thiện độ chính xác mà còn tối ưu hóa hiệu suất, giúp đưa ra các gợi ý phù hợp hơn với nhu cầu người dùng.

1.1. Ứng dụng học sâu trong gợi ý

Ứng dụng học sâu trong bài toán gợi ý đã mang lại nhiều lợi ích đáng kể. Các mô hình học sâu như AutoEncoder và Deep AutoEncoder được sử dụng để phân tích dữ liệu người dùng và đưa ra dự đoán chính xác hơn. Hệ thống gợi ý dựa trên học sâu có khả năng xử lý lượng dữ liệu lớn và phức tạp, giúp tối ưu hóa hiệu suất và cải thiện trải nghiệm người dùng. Ví dụ, Netflix và YouTube đã áp dụng học sâu để cải thiện độ chính xác của các gợi ý, từ đó tăng tỷ lệ tương tác và doanh thu.

1.2. Tối ưu hóa thuật toán học sâu

Tối ưu hóa thuật toán học sâu là một bước quan trọng trong việc cải thiện hiệu suất của hệ thống gợi ý. Các kỹ thuật như tối ưu hóa hiệu suất (Performance Optimization) và tối ưu hóa thuật toán (Algorithm Optimization) được áp dụng để giảm thiểu sai số và tăng tốc độ xử lý. Phân tích dữ liệu (Data Analysis) và mô hình hóa học máy (Machine Learning Modeling) đóng vai trò quan trọng trong việc tối ưu hóa các thuật toán học sâu (Deep Learning Algorithms), giúp hệ thống đưa ra gợi ý chính xác và nhanh chóng hơn.

II. Giải pháp tối ưu cho hệ thống gợi ý

Giải pháp tối ưu (Optimal Solution) cho hệ thống gợi ý đòi hỏi sự kết hợp giữa học sâu và các kỹ thuật gợi ý (Recommendation Techniques) truyền thống. Tối ưu hóa (Optimization) là quá trình quan trọng để cải thiện hiệu suất và độ chính xác của hệ thống. Các mô hình học máy (Machine Learning Models) như AutoEncoder và Deep AutoEncoder được sử dụng để phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán chính xác hơn. Hệ thống thông minh (Intelligent System) dựa trên học sâu không chỉ cải thiện trải nghiệm người dùng mà còn giúp tăng doanh thu cho các doanh nghiệp.

2.1. Tối ưu hóa hiệu suất

Tối ưu hóa hiệu suất (Performance Optimization) là một yếu tố quan trọng trong việc cải thiện hệ thống gợi ý. Các kỹ thuật như phân tích dữ liệu (Data Analysis) và tối ưu hóa thuật toán (Algorithm Optimization) được áp dụng để giảm thiểu sai số và tăng tốc độ xử lý. Hệ thống gợi ý dựa trên học sâu có khả năng xử lý lượng dữ liệu lớn và phức tạp, giúp tối ưu hóa hiệu suất và cải thiện trải nghiệm người dùng. Ví dụ, Netflix đã áp dụng học sâu để cải thiện độ chính xác của các gợi ý, từ đó tăng tỷ lệ tương tác và doanh thu.

2.2. Kỹ thuật gợi ý dựa trên học sâu

Kỹ thuật gợi ý (Recommendation Techniques) dựa trên học sâu đã chứng minh được hiệu quả vượt trội so với các phương pháp truyền thống. Các mô hình học máy (Machine Learning Models) như AutoEncoder và Deep AutoEncoder được sử dụng để phân tích dữ liệu người dùng và đưa ra dự đoán chính xác hơn. Hệ thống gợi ý dựa trên học sâu không chỉ cải thiện độ chính xác mà còn tối ưu hóa hiệu suất, giúp đưa ra các gợi ý phù hợp hơn với nhu cầu người dùng. Ví dụ, YouTube đã áp dụng học sâu để cải thiện độ chính xác của các gợi ý, từ đó tăng tỷ lệ tương tác và doanh thu.

III. Phân tích dữ liệu và mô hình hóa

Phân tích dữ liệu (Data Analysis) và mô hình hóa học máy (Machine Learning Modeling) là hai yếu tố quan trọng trong việc xây dựng hệ thống gợi ý hiệu quả. Học sâu (Deep Learning) đã chứng minh được hiệu quả trong việc xử lý lượng dữ liệu lớn và phức tạp, giúp tối ưu hóa hiệu suất và cải thiện trải nghiệm người dùng. Các mô hình học máy (Machine Learning Models) như AutoEncoder và Deep AutoEncoder được sử dụng để phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán chính xác hơn. Hệ thống thông minh (Intelligent System) dựa trên học sâu không chỉ cải thiện trải nghiệm người dùng mà còn giúp tăng doanh thu cho các doanh nghiệp.

3.1. Phân tích dữ liệu trong gợi ý

Phân tích dữ liệu (Data Analysis) là bước quan trọng trong việc xây dựng hệ thống gợi ý hiệu quả. Các kỹ thuật như phân loại (Classification) và dự đoán (Prediction) được sử dụng để phân tích dữ liệu người dùng và đưa ra dự đoán chính xác hơn. Học sâu (Deep Learning) đã chứng minh được hiệu quả trong việc xử lý lượng dữ liệu lớn và phức tạp, giúp tối ưu hóa hiệu suất và cải thiện trải nghiệm người dùng. Ví dụ, Netflix đã áp dụng học sâu để cải thiện độ chính xác của các gợi ý, từ đó tăng tỷ lệ tương tác và doanh thu.

3.2. Mô hình hóa học máy

Mô hình hóa học máy (Machine Learning Modeling) là quá trình xây dựng các mô hình học máy (Machine Learning Models) để giải quyết các bài toán cụ thể. Trong hệ thống gợi ý, các mô hình học máy như AutoEncoder và Deep AutoEncoder được sử dụng để phân tích dữ liệu và đưa ra dự đoán chính xác hơn. Học sâu (Deep Learning) đã chứng minh được hiệu quả trong việc xử lý lượng dữ liệu lớn và phức tạp, giúp tối ưu hóa hiệu suất và cải thiện trải nghiệm người dùng. Ví dụ, YouTube đã áp dụng học sâu để cải thiện độ chính xác của các gợi ý, từ đó tăng tỷ lệ tương tác và doanh thu.

Trích đoạn nội dung tài liệu

Mở đầu Chương 2: Tổng quan về Deep Learning Chương 3: Tổng quan về hệ thống gợi ý Chương 4: Hệ thống gợi ý dựa trên học sâu Chương 5: Cài đặt và thử nghiệm hệ thống gợi ý Chương 6: Kết luận 4 CHƯƠNG 2. TỔNG QUAN VỀ DEEP LEARNING 2. KHÁI NIỆM Trước khi đi sâu vào học máy hãy tìm hiểu sơ về Machine Learning và AI Trí tuệ nhân tạo hay trí thông minh nhân tạo (Artificial intelligence – viết tắt là AI) là một ngành thuộc lĩnh vực khoa học máy tính (Computer science). Là trí tuệ do con người lập trình nên với mục đích giúp máy tính có thể tự động hóa các hành vi thông minh như con người.

Trí tuệ nhân tạo khác với việc lập trình logic trong các ngôn ngữ lập trình là ở việc ứng dụng các hệ thống học máy (machine learning) để mô phỏng trí tuệ của con người trong các xử lý mà con người làm tốt hơn máy tính. Cụ thể, trí tuệ nhân tạo giúp máy tính có được những trí tuệ của con người như: biết suy nghĩ và lập luận để giải quyết vấn đề, biết giao tiếp do hiểu ngôn ngữ, tiếng nói, biết học và tự thích nghi,… Học máy (ML) là một công nghệ phát triển từ lĩnh vực trí tuệ nhân tạo. Các thuật toán ML là các chương trình máy tính có khả năng học hỏi về cách hoàn thành các nhiệm vụ và cách cải thiện hiệu suất theo thời gian. ML vẫn đòi hỏi sự đánh giá của con người trong việc tìm hiểu dữ liệu cơ sở và lựa chọn các kĩ thuật phù hợp để phân tích dữ liệu.

Đồng thời, trước khi sử dụng, dữ liệu phải sạch, không có sai lệch và không có dữ liệu giả. Các mô hình ML yêu cầu lượng dữ liệu đủ lớn để "huấn luyện" và đánh giá mô hình. Trước đây, các thuật toán ML thiếu quyền truy cập vào một lượng lớn dữ liệu cần thiết để mô hình hóa các mối quan hệ giữa các dữ liệu. Sự tăng trưởng trong dữ liệu lớn (big data) đã cung cấp các thuật toán ML với đủ dữ liệu để cải thiện độ chính xác của mô hình và dự đoán.1: Mối quan hệ giữa AI, ML, Deep learning [8].

Học sâu là một loại học máy và trí tuệ nhân tạo (AI). Trí tuệ nhân tạo là một thuật ngữ chung dùng để chỉ các kỹ thuật cho phép máy tính bắt chước hành vi của con người, ở đó các máy tính sẽ học và cải thiện chính nó thông qua các thuật toán. Học máy đại diện cho một tập hợp các thuật toán được đào tạo dựa trên dữ liệu để làm cho tất cả những điều này trở nên khả thi. Học sâu chỉ là một loại học máy, lấy cảm hứng từ cấu trúc của bộ não con người.

Các thuật toán học sâu cố gắng đưa ra các kết luận tương tự như con người bằng cách liên tục phân tích dữ liệu với một cấu trúc logic nhất định. Để đạt được điều này, học sâu sử dụng cấu trúc nhiều lớp của các thuật toán được gọi là mạng nơ-ron. Mạng nơ-ron nhân tạo chính là động lực chính để phát triển Deep Learning. Các mạng nơ-ron sâu (DNN) bao gồm nhiều lớp nơ-ron khác nhau, có khả năng thực hiện các tính toán có độ phức tạp rất cao.

Deep Learning hiện đang phát triển rất nhanh và được xem là một trong những bước đột phá lớn nhất trong Machine Learning. Khái niệm: Thiết kế của mạng nơ-ron dựa trên cấu trúc của bộ não con người. Cũng giống như chúng ta sử dụng bộ não của mình để xác định các mẫu và phân loại các loại thông tin khác 6 nhau. Hãy xem cách bộ não của chúng ta hoạt động từ góc độ đơn giản và sau đó so sánh nó với mạng thần kinh (neural network).

Bộ não thực chất là một nhóm các tế bào thần kinh kết nối với nhau trong một mạng lưới liên kết khổng lồ. Các tế bào thần kinh này truyền một lượng điện tích nhỏ cho nhau như một cách để truyền thông tin. Một đặc điểm quan trọng khác của các kết nối thần kinh này là sự kết nối giữa hai tế bào thần kinh có thể khác nhau có thể mạnh và có thể yếu. Một tế bào thần kinh kết nối mạnh cho phép nhiều điện tích truyền qua hơn giữa chúng và một kết nối yếu cho phép ít điện tích truyền qua hơn.

Bây giờ khi bộ não tiếp nhận thông tin đầu vào từ bất kỳ nguồn bên ngoài nào, chẳng hạn như chúng ta chạm vào ấm nước nóng. Các dây thần kinh từ bàn tay của chúng ta truyền thông tin đến các tế bào thần kinh nhất định trong não của chúng ta. Bây giờ có một con đường từ các tế bào thần kinh (hay còn được gọi là neuron pathway) đến các tế bào thần kinh điều khiển bàn tay của chúng ta. Và trong những trường hợp này, bộ não của chúng ta đã học được rằng lựa chọn tốt nhất là di chuyển tay khỏi ấm nước càng sớm càng tốt.

Do đó, con đường nhất định này giữa các tế bào thần kinh nhận đầu vào từ bàn tay và các tế bào thần kinh điều khiển bàn tay sẽ mạnh mẽ. Các con đường thần kinh trở nên mạnh mẽ hơn khi sử dụng thường xuyên và não của chúng ta về cơ bản cố gắng sử dụng các con đường đã được chứng minh là mang lại cho chúng ta kết quả tốt hơn theo thời gian. Vì vậy, về cơ bản, khi con người chúng ta sống cuộc sống của mình và quyết định xem hành động của chúng ta là tốt hay xấu, chúng ta đang huấn luyện bộ não của mình để đảm bảo rằng chúng ta không lặp lại những sai lầm trước đây của mình hoặc tiếp tục làm những điều mà chúng ta nghĩ sẽ mang lại kết quả tốt. Bây giờ chúng ta hãy hiểu cách biểu diễn Mạng thần kinh.

Một mạng lưới thần kinh bao gồm nhiều Nút (Neurons) ở nhiều layer. Mỗi layer có thể có bất kỳ số lượng nút nào và mạng nơ-ron có thể có bất kỳ số layer nào. Chúng ta hãy xem xét kỹ hơn một vài layer. 2: Minh họa mạng lưới thần kinh bao gồm nhiều Nút Có thể thấy có nhiều liên kết giữa hai layer.

Các kết nối này cũng được gọi là trọng số giữa 2 lớp. Minh họa các hoạt động của trọng số đối với một nút [13]. Ví dụ về cách hoạt động của trọng số. Trong đó: 8 • Y là giá trị cuối cùng của nút • W đại diện cho trọng số giữa các nút ở lớp trước và lớp đầu ra • X đại diện cho các giá trị của các nút ở lớp trước đó • B là bias độ lệch (là một giá trị bổ sung cho mỗi neural) • H là giá trị nút trung gian không phải giá trị cuối cùng của nút • F() là hàm kích hoạt, ta có thể chọn hàm kích hoạt bất kì chúng tôi sẽ giải thích rõ hơn về hàm kích hoạt ở phần sau Vậy theo hình trên (2.4) giá trị output của nút này sẽ là f(0,57) Tiếp theo, xem xét các phép tính giữa hai layer hoàn chỉnh.

Minh họa các hoạt động của trọng số đối với nhiều nút [13] Các trọng số trong hình được trực quan bằng các màu sắc để dễ hiểu hơn. Chúng ta có thể biểu diễn toàn bộ các phép tính dưới dạng ma trận. Nếu chúng ta biểu diễn các trọng số tương ứng với mỗi nút đầu vào dưới dạng vector và sắp xếp chúng theo chiều ngang tạo 9 thành một ma trận. Sau đó, ta có thể nhân ma trận trọng số với vector đầu vào sau đó cộng thêm bias vector để nhận các giá trị nút trung gian.

Minh họa trực quan cấu trúc mạng neural [13]. Vậy ta có vector đầu ra là Y=f(W*X+B). Trong đó: • Y là vector đầu ra • X là vector đầu vào • W đại diện cho ma trận trọng số giữa hai lớp • B là Bias Vector Ta có thể xác định kích thước của ma trận trọng số bằng cách xem xét số lượng nút đầu vào và đầu ra. Một ma trận trọng số MxN có nghĩa là nó nằm giữa hai lớp với lớp thứ nhất là N nút và lớp thứ hai có M nút.

Bây giờ hãy xem xét mộ mạng neural hoàn chỉnh. Minh họa trực quan mạng neural 4 lớp [13]. Đây là một mạng neural gồm 4 lớp. Lớp đầu vào là nơi cung cấp những dữ liệu mà mạng neural phải học từ đó.

Lớp đầu ra là nơi lấy giá trị đích. Tất cả các lớp ở giữa được gọi là các lớp ẩn. Khi chúng ta đưa các input vào trong lớp đầu tiên, các giá trị của các nút ở mỗi lớp sẽ được tính toán bằng cách sử dụng phép nhân ma trận và các hàm kích hoạt cho đến khi chúng ta nhận được giá trị cuối cùng ở lớp đầu ra. Đó là cách lấy giá trị đầu ra từ mạng neural.

Về cơ bản, một mạng neural, nói một cách đơn giản, là một chuỗi các phép nhân ma trận và các hàm kích hoạt. Khi chúng ta input một vectơ chứa dữ liệu đầu vào, dữ liệu sẽ được nhân với chuỗi ma trận trọng số và chịu các hàm kích hoạt cho đến khi nó đến lớp đầu ra, lớp này chứa các dự đoán của mạng neural tương ứng với đầu vào cụ thể đó. Hàm kích hoạt: Mặc dù mạng neural có cấu hình trọng số hết sức phức tạp, nhưng nó sẽ không thể giải quyết vấn đề nếu không có hàm kích hoạt (hay còn gọi là Activation Function). Hàm kích hoạt là một thành phần rất quan trọng trong mạng neural.

Nó quyết định khi nào thì một neural được kích hoạt hoặc không. Liệu thông tin mà neural nhận được có liên quan đến thông tin được đưa ra hay nên bỏ qua. Để tìm hiểu sâu hơn về hàm kích hoạt, trước tiên hãy tìm hiểu về khái niệm phi tuyến tính. 𝑌 = 𝑊1 ∗ 𝑋1 + 𝑊2 ∗ 𝑋2 Phương trình trên biểu diễn mối quan hệ tuyến tính giữa Y và X1, X2.

Sự thay đổi giá trị của X1, X2 dẫn đến sự thay đổi tuyến tính trong Y. Nếu xét về dữ liệu thực tế thì dữ liệu thường có mối quan hệ phi tuyến tính giữa các biến đầu vào và đầu ra. Mô tả biểu đồ mô tả mối quan hệ tuyến tính và phi tuyến tính của dữ liệu [13]. Đồ thị trên đại diện cho một tập dữ liệu cho thấy mối quan hệ phi tuyến tính giữa X và Y.

Nếu cố gắng điều chỉnh mối quan hệ phi tuyến tính trên dữ liệu, chúng ta sẽ nhận được đường thẳng màu đỏ như đồ thị trên nó không phải là một biểu diễn chính xác cho dữ 12 liệu.