Bài viết Khuyến nghị bài viết cho diễn đàn trực tuyến sử dụng học sâu đưa ra một hệ khuyến nghị cho người dùng trên diễn đàn sử dụng mô hình học sâu để biểu diễn thông tin bài viết và biểu diễn sở thích của người dùng. Để biểu diễn thông tin tiêu đề và nội dung bài viết, một lớp CNN sẽ được sử dụng để trích xuất thông tin về ngữ cảnh của từng từ trong câu từ đó phát hiện những từ khóa quan trọng. | Nguyễn Đỗ Hải Nguyễn Thị Yến Ngô Xuân Bách Từ Minh Phương KHUYẾN NGHỊ BÀI VIẾT CHO DIỄN ĐÀN TRỰC TUYẾN SỬ DỤNG HỌC SÂU Nguyễn Đỗ Hải Nguyễn Thị Yến Ngô Xuân Bách Từ Minh Phương Học viện An ninh nhân dân Học viện Ngân hàng Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông Tóm tắt Diễn đàn là một kênh thu hút được sự tương Trước đây các hệ khuyến nghị thường sử dụng hai phương tác của một số lượng lớn người dùng hàng ngày trên pháp chính là khuyến nghị dựa trên nội dung và khuyến Internet. Các diễn đàn ở Việt Nam hiện nay thường gợi ý nghị dựa trên lọc cộng tác. Hệ khuyến nghị dựa trên nội cho người dùng đọc những bài viết mới được đăng người dung 1 2 3 thường biểu diễn nội dung của các đối dùng sẽ không tương tác với những bài viết này vì chúng tượng từ dạng văn bản thành dạng vector sau đó biểu diễn không chứa những nội dung mà người dùng quan tâm. Các sở thích người dùng dựa trên việc tổng hợp vector của các hệ thống khuyến nghị sẽ dự đoán và giới thiệu những bài đối tượng mà người dùng đó đã tương tác và cuối cùng tính viết mà người dùng có thể quan tâm và bình luận qua đó toán độ tương đồng giữa vector sở thích của người dùng với vector nội dung của các đối tượng mới để tìm ra các giải quyết phần nào vấn đề này. Trong bài báo này chúng đối tượng mà người dùng quan tâm. Hệ khuyến nghị dựa tôi đề xuất một mô hình khuyến nghị các bài viết cho người trên lọc cộng tác 4 5 6 tập trung phân tích ma trận lịch dùng diễn đàn dựa trên lịch sử bình luận của người dùng sử tương tác giữa người dùng và sản phẩm để tìm ra sự trước đó. Phương pháp đề xuất gồm 3 phần chính bao gồm tương đồng giữa sở thích của một số người dùng với nhau Phần thứ nhất sử dụng mạng tích chập CNN với cơ chế hoặc tìm ra những sản phẩm thường có xu hướng được Attention cho phép biểu diễn nội dung các bài viết trên tương tác cùng nhau. Dựa trên những sự tương đồng này diễn đàn phần thứ hai sử dụng cơ chế Attention để biểu mô hình lọc cộng tác sẽ đưa ra được những sản phẩm mà diễn sở thích của người dùng thông .
