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 .

Không thể tạo bản xem trước, hãy bấm tải xuống
TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TÀI LIỆU MỚI ĐĂNG
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.