Thông tin tài liệu
HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG
ĐỖ THỊ LIÊN
NGHIÊN CỨU, PHÁT TRIỂN PHƯƠNG PHÁP
LỌC CỘNG TÁC DỰA VÀO BỘ NHỚ
Chuyên ngành: Hệ thống thông tin
Mã số: 60.48.01.04
TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ
HÀ NỘI - 2013
HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG
H
Vào lúc:
-
1
MỞ ĐẦU
1. Đặt vấn đề
Information Filtering
quan tâm
Recommender System
dung (Content-Based Filtering Collaborative Filtering
-Based Collaborative Filtering) và l
(Model-
2
- -
Based C
Nghiên cứu, phát triển phương pháp lọc cộng tác dựa vào bộ nhớ
T
2. Mục tiêu của luận văn
3. Các đóng góp của luận văn
-
-
-
3
- 7
3000
-
4. Bố cục của luận văn
Chương 1 :
Chương 2 :
-21/6/2013 [1].
Chương 3 :
4
CHƯƠNG 1: LỌC CỘNG TÁC DỰA VÀO BỘ NHỚ
1.1. Phát biểu bài toán lọc cộng tác
U = {u
1
, u
2
u
N
N P = {p
1
, p
2
, ,
p
M
M p
x
P
p
x
P xP, u
i
U là iU.
U P
R ={ r
ix
, i = 1 N, x = 1 Mr
ix
dùng u
i
U p
x
Pr
ix
r
ix
= u
i
p
x
u
a
U
p
x
P u
a
7].
3 g U
={ u
1
, u
2
, u
3
P = {p
1
, p
2
, p
3
, p
4
r
ix
{, 1, 2, 3, 4, 5r
ix
= i
U
x
P
tác.
Bảng 1-1. Ma trận đánh giá của lọc cộng tác.
p
1
p
2
p
3
p
4
u
1
5
4
u
2
3
4
u
3
?
3
?
2
5
r
ix
) là thông tin
1.1.
Hình 1-1. Các thành phần của hệ thống lọc cộng tác
cho
.
pháp N
6
1.2. Phương pháp lọc cộng tác dựa trên sản phẩm
1.2.1. Thuật toán lọc cộng tác dựa trên sản phẩm
n
-Based) 3
1.2.2. Ví dụ lọc cộng tác dựa trên sản phẩm
1.2.3. Hạn chế của phương pháp lọc cộng tác dựa trên sản phẩm
1.3. Phương pháp lọc cộng tác dựa trên người dùng
1.3.1. Thuật toán lọc cộng tác dựa trên người dùng
. Các
a trên (User-Based) 3
1.3.2. Ví dụ lọc cộng tác dựa trên người dùng
1.3.3. Hạn chế của phương pháp lọc cộng tác dựa trên người dùng
7
1.4. Mục tiêu nghiên cứu của luận văn
trên
. Tuy
pháp
1.5. Kết luận chương 1
trình bày
8
CHƯƠNG 2: PHƯƠNG PHÁP USER-BASED VÀ
ITEM-BASED DỰA TRÊN MÔ HÌNH ĐỒ THỊ
bày
Khác
(2.6)
2.1. Biểu diễn đồ thị hai phía cho lọc cộng tác
N U và M P
R=(r
ij
: i=1, 2, N; j =1, 2, ,M
r
ix
= +v i
U x
P v
v[0, 1].
v
r
ix
(2.1)
2.1
r
ix
{1, 2, , V
V
r
r
ix
ix
Nếu người dùng i chưa biết đến sản phẩm x.
Nếu người dùng i thích sản phẩm x ở mức độ v.
[...]... 2 Hướng phát triển : Phát triển nâng cấ ng dụng hía client : gia tăng tính năng cho ng dụng, tư vấn nhiều loại d liệu khác tới người d ng Mở rộng k t hợ mô hình đề xuất cho lọc cộng tác d a tr n bộ nhớ với lọc theo nội dung, kiểm nghiệm hiệu uả 20 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] Nguyễn Duy Phương, Đ Thị Li n, Từ Minh Phương (2013 , “Xác định độ tương t cho người d ng và sản hẩm trong lọc cộng tác d a tr... á dụng cho các hệ thống lọc k t uả tìm ki m, lọc thông tin cho các cổng điện tử, lọc các dịch vụ truy cậ , hoặc lọc các trang Web đen Đặc biệt, k t uả của đề tài được á dụng để nâng cao k t uả tư vấn trong các hệ thống thương mại điện tử Các hương há userbased-graph và itembased-graph cho lọc cộng tác d a vào bộ nhớ được chọn trong đề tài cho hé ta xem xét vấn đề lọc cộng tác đa chiều và chính xác... Định lý 1 N u đồ thị biểu diễn cho các hệ lọc cộng tác G= liên thông thì luôn L L luôn tồn tại số t nhi n chẵn L để u ij 0 với mọi i, jU Trong đó, u ij được xác định theo công th c ở bước 1 Phương pháp item-based dựa trên mô hình đồ thị hai phía 2.3 Thuật toán ItemBased-Graph: Đầu vào: Ma trận trọng số C là biểu diễn đồ thị G = cho lọc cộng tác xP là sản phẩm cần dự đoán K là... hiện tại 2.6 Kết luận chương 2 Nội dung chương 2 đã trình bày k t uả nghi n c u của luận văn về hát triển hương há lọc cộng tác d a vào bộ nhớ tr n mô hình đồ thị Phương há biểu diễn đồ thị cho hé tận dụng được mối uan hệ gián ti gi a các đối tượng người d ng và sản hẩm vào uá trình d đoán và tư vấn Phương há d đoán được đưa về bài toán tìm ki m tr n đồ thị cho hé ta sử dụng biểu diễn đồ thị bằng ma... Khi đó, lọc cộng tác có thể được xem xét như bài toán tìm ki m tr n đồ thị Trong đó, mức độ tương tự giữa các cặp người dùng được tính toán dựa vào trọng số các đường đi từ đỉnh người dùng đến đỉnh người dùng, mức độ tương tự giữa các cặp sản phẩm được tính toán dựa vào trọng số các đường đi từ đỉnh sản phẩm đến đến đỉnh sản phẩm, mức độ phù hợp của người dùng đối với sản phẩm được tính toán dựa vào trọng... W M N W N M PM M (2.4) 10 Ví dụ, với hệ lọc cộng tác được cho trong Bảng 2.1, khi đó đồ thị hai hía biểu diễn cho lọc cộng tác được thể hiện trong Hình 2.1, thành hần của ma trận trọng số được thể hiện trong Hình 2.2 p1 p2 1.0 0.8 p3 0.6 u1 0.8 p4 0.6 u2 0.4 u3 Hình 2-1 Đồ thị hai phía biểu diễn cho lọc cộng tác U(NN) W(NM) 0.0 0.0 1.0 0.0 0.8 0.0 0.0 0.0 0.0 0.6 0.8 0.0... thống lọc cộng tác áp dụng tất cả các phương pháp trên mô hình đồ thị Định lý 3 Điều kiện cần và đủ để U L N N được xác định theo (2.5), P L M M xác định theo (2.6) được điền đầy đủ giá trị khác 0 khi và chỉ khi đồ thị biểu diễn cho các hệ lọc cộng tác G= li n thông 2.5 Kiểm nghiệm và đánh giá 2.5.1 Dữ liệu thử nghiệm Ti n hành kiểm thử tr n 2 tậ d liệu : MovieLens, vật giá (1) Bộ d... sản hẩm xác định theo (2.6) hụ thuộc vào độ dài đường đi L từ đỉnh sản hẩm đ n đỉnh sản hẩm tr n đồ thị Do vậy, với m i sản hẩm xP ta cũng cần xác định giá trị của L để th c hiện tính toán Định lý 2 dưới đây sẽ cho ta một cách xác định L trong trường hợ đồ thị biểu diễn của lọc cộng tác G = liên thông 13 Định lý 2 N u đồ thị biểu diễn cho các hệ lọc cộng tác G= liên thông thì luôn L L... với hệ lọc cộng tác được cho trong Bảng 1, sẽ được chuyển đổi biểu diễn theo (2.1 thành Bảng 2.1 Muc đích của việc chuyển đổi rix[0,1] để sử dụng trong hương há tính toán m c độ tương t gi a các cặ người d ng và sản hẩm Nội dung này sẽ được trình bày chi ti t trong các mục ti theo Bảng 2-1 Ma trận đánh giá được chuyển đổi p1 p2 p3 p4 u1 1.0 0.8 u2 0.6 0.8 u3 ? 0.6 ? 0.4 Hệ lọc cộng tác với... chọn trong đề tài cho hé ta xem xét vấn đề lọc cộng tác đa chiều và chính xác hơn các hương há trước đó Phương há biểu diễn và d đoán của mô hình đề xuất th a mãn tất cả các bộ d liệu thử nghiệm hiện nay cho lọc cộng tác, điều này làm gia tăng khả năng ng dụng của đề tài Á dụng mô hình đề xuất vào xây d ng thành công một hệ thống tư vấn sản hẩm điện thoại di động, đồng thời xây d ng thành công một . VIỄN THÔNG
ĐỖ THỊ LIÊN
NGHIÊN CỨU, PHÁT TRIỂN PHƯƠNG PHÁP
LỌC CỘNG TÁC DỰA VÀO BỘ NHỚ
Chuyên ngành: Hệ thống thông tin
Mã. C
Nghiên cứu, phát triển phương pháp lọc cộng tác dựa vào bộ nhớ
T
Ngày đăng: 17/02/2014, 09:38
Xem thêm: Nghiên cứu, phát triển phương pháp lọc cộng tác dựa vào bộ nhớ, Nghiên cứu, phát triển phương pháp lọc cộng tác dựa vào bộ nhớ