Ứng dụng học máy trong xây dựng hệ thống gợi ý,khoá luận tốt nghiệp

HỌC VIỆN NGÂN HÀNG KHOA HỆ THỐNG THÔNG TIN QUẢN LÝ KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP ĐẠI HỌC ĐỀ TÀI ỨNG DỤNG HỌC MÁY TRONG XÂY DỰNG HỆ KHUYẾN NGHỊ Tự ĐỘNG HỒNG THÁI HẠNH HÀ NỘI, NĂM 2019 Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng học máy xây dựng hệ khuyến nghị tự động HỌC VIỆN NGÂN HÀNG KHOA HỆ THĨNG THƠNG TIN QUẢN LÝ KHĨA LUẬN TĨT NGHIỆP ĐẠI HỌC ĐỀ TÀI ỨNG DỤNG HỌC MÁY TRONG XÂY DựNG HỆ KHUYẾN NGHỊ Tự ĐỘNG Giáo viên hướng dẫn TS Đinh Trọng Hiếu Sinh viên thực Hoàng Thái Hạnh Mã sinh viên 18A4040059 Lớp K18HTTTC Khóa 18 Hệ Đại học quy Hà Nội, tháng 05/2019 Hồng Thái Hạnh - Lớp K18HTTTC ii Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng học máy xây dựng hệ khuyến nghị tự động LỜI CẢM ƠN Em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến TS Đinh Trọng Hiếu hướng dẫn nhiệt tình, tận tâm suốt trình thực khóa luận Thầy giúp cho có định hướng, phương pháp nghiên cứu, tài liệu bổ ích chia cho em nhiều kinh nghiệm quý báu Em xin chân thành cảm ơn Học viện Ngân hàng tạo điều kiện cho chúng em suốt q trình học tập làm khóa luận Đặc biệt em xin gửi lời cám ơn sâu sắc tới Thầy Cô khoa Hệ thống Thông tin quản lý nhiệt tình dạy, hướng dẫn truyền đạt kiến thức, kinh nghiệm vơ bổ ích cho chúng em suốt năm học vừa qua, để chúng em áp dụng vào q trình thực tập hồn thành khóa luận Cuối cùng, em xin gửi lời cảm ơn đến bạn khóa người đóng góp nhiệt tình, chia sẻ kinh nghiệm q trình nghiên cứu khóa luận Em xin chân thành cảm ơn! Hoàng Thái Hạnh - Lớp K18HTTTC iii Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng học máy xây dựng hệ khuyến nghị tự động NHẬN XÉT LỜI CAM KẾT Tôi xin cam đoan kết đạt báo cáo sản phẩm nghiên cứu, tìm hiểu riêng cá nhân tơi Trong toàn nội dung báo cáo, điều trình bày cá nhân tơi tổng hợp từ nhiều nguồn tài liệu Tất tài liệu tham khảo có xuất xứ rõ ràng trích dẫn hợp pháp Tơi xin hồn chịu trách nhiệm chịu hình thức kỷ luật theo quy định cho lời cam đoan SINH VIÊN THỰC HIỆN (Của giáo viên hướng dẫn) Ve mặt: Mục đích đề tài; Tính thời ứng dụng đề tài; Bố cục hình Hồng Thái Hạnh thức trình bầy đề tài; Kết thực đề tài; Ý thức, thái độ sinh viên q trình thực đề tài Hồng Thái Hạnh - Lớp K18HTTTC iv Kết luận : Hà Nội, ngày tháng năm 2019 Giáo viên hướng dẫn (Ky tên) Hoàng Thái Hạnh - Lớp K18HTTTC v Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng học máy xây dựng hệ khuyến nghị tự động MỤC LỤC DANH MỤC CÁC CHỮ VIẾT TẮT viii DANH MỤC HÌNH VẼ ix DANH MỤC BẢNG BIỂU x MỞ ĐẦU CHƯƠNG 1: GIỚI THIỆU TỔNG QUAN VỀ BÀI TOÁN NGHIÊN CỨU VÀ HỆ KHUYẾN NGHỊ Tự ĐỘNG 1.1 Hồn cảnh đời tốn nghiên cứu 1.2 Tổng quan hệ khuyến nghị 1.3 Các khái niệm hệ khuyến nghị 1.4 Tổng quan hướng tiếp cận hệ khuyến nghị 1.4.1 Lọc nội dung (Content-based filtering) 1.4.2 Lọc cộng tác (Collaborative filtering) 1.4.3 Lai (Hybrid recommender) 1.5 Chức Hệ khuyến nghị 1.5.1 Đối với nhà cung cấp dịch vụ 1.5.2 Đối với người sử dụng 10 1.6 Ứng dụng Hệ khuyến nghị 10 1.7 Những thách thức xây dựng Hệ khuyến nghị 10 1.7.1 Khởi động nguội/ khởi động yếu(Cold-Start) .10 1.7.2 Dữ liệu thưa 11 1.7.3 Khả mở rộng 11 CHƯƠNG 2: ỨNG DỤNG HỌC MÁY TRONG HỆ KHUYẾN NGHỊ 12 2.1 Tổng quan học máy (MachineLearning) 12 2.2 Phân loại thuật toán MachineLearning 13 2.2.1 Phân loại dựa theo phương thức học 13 2.2.2 Phân loại dựa chức 14 2.3 Ứng dụng học máy 18 2.4 Học máy hệ khuyến nghị 19 Hoàng Thái Hạnh - Lớp K18HTTTC vi Khóa Khóa luận luận tốt tốt nghiệp nghiệp Ứng Ứng dụng dụng học học máy máy trong xây xây dựng dựng hệ hệ khuyến khuyến nghị nghị tự tự động động 2.4.1 Thuật toán người lángMỤC giềng CÁC (Neighborhood-based - NBCF) 19 DANH CHỮ VIẾT TẮT 2.4.2 Phân tích ma trận thành nhân tử (Matrix Factorization - MF) 30 CHƯƠNG 3: ỨNG DỤNG HỌC MÁY TRONG XÂY DỰNG HỆ KHUYẾN NGHỊ CHO WEBSITE “DI ĐỘNG VIỆT” 33 3.1 Giới thiệu website “Di động Việt” 33 3.1.1 Các tính website 33 3.1.2 Một số giao diện website: 34 3.2 Đề xuất giải toán 39 3.2.1 Lựa chọn phương pháp 39 3.2.2 Xây dựng mơ hình 41 3.3 Xây dựng tập liệu huấn luyện 41 3.4 Xây dựng hệ khuyến nghị 42 3.4.1 Xây dựng tác nhân tham gia hệ thống 42 3.4.2 Biểu đồ hoạt động quy trình liên quan 42 3.5 Các trường hợp hệ thống 43 3.5.1 Khởi động nguội (cold-start) 43 3.5.2 Tự động gợi ý 45 KẾT LUẬN 46 TÀI LIỆU THAM KHẢO Từ viết tắt CF Chữ đầy đủ Nghĩa từ Collaborative Filtering Hệ gợi ý lọc cộng tác Cơ sở liệu Cơ sở liệu MF Matrix Factorization Phân tích ma trận thành nhân tử ML Machine Learning Học máy NBCF Neighborhood-based Collaborative Filtering Thuật toán Lọc cộng tác người láng giềng RMSE Root Mean Squared Error Hàm lỗi Recommender System/ Hệ khuyến nghị tự động CSDL RS Recommendation System Hoàng Thái Hạnh - Lớp K18HTTTC vii SGD TMĐT Stochastic gradient descent Phương pháp giảm dốc ngẫu nhiên Thương mại điện tử Thương mại điện tử Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng học máy xây dựng hệ khuyến nghị tự động DANH MỤC HÌNH VẼ • Hình Mơ tả đơn giản hoạt động RS Hình Hệ khuyến nghị Amazon.com .4 Hình Hệ khuyến nghị Amazon.com .4 Hình Ma trận User-Item-Feedback .5 Hình Mơ tả kỹ thuật Lọc nội dung Hình Mô tả kỹ thuật Lọc cộng tác .8 Hình Mô tả quan hệ AI-ML-DL 13 Hình Sơ đồ tư thuật toán củahọc máy 17 Hình Minh họa kỹ thuật phân rã ma trận 30 Hình 10 Giao diện trang chủ 34 Hình 11 Giao diện tính hiển thịsản phẩm tin tức 35 Hình 12 Giao diện chi tiết sản phẩm 36 Hình 13 Giao diện tính tốn .36 Hình 14 Giao diện tính giỏ hàng 37 Hình 15 Giao diện tính xem chi tiếtđánh giá .37 Hình 16 Giao diện tính gửi phản hồivàđánh giá 38 Hình 17 Giao diện trang quản trị 38 Hình 18 Giao diện gửi yêu cầu “Nhận gợi ý” 39 Hình 19 Mơ hình thuật tốn 41 Hình 20 Biểu đồ hoạt động quy trình quản lý phản hồi khách hàng 42 Hình 21 Biểu đồ hoạt động quy trình nhận gợi ý 43 Hình 22 Giao diện chức thêm sở thích để nhận gợi ý cho người dùng 44 Hình 23 Giao diện chức gợi ý sản phẩm cho người dùng 45 Hình 24 Giao diện chức đưa gợi ý tự động .45 Hoàng Thái Hạnh - Lớp K18HTTTC viii Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng học máy xây dựng hệ khuyến nghị tự động Hình 12 Giao diện chi tiết sản phẩm THANH TOÁN TRANCCHIj / THANHTOAN THƠNG TIN THANH TỐN ĐƠN HÀNG CÙA BẠN IPHONE PLUS 32GB Họ Ten SỐ lượng:! Giá:19990000đ lð nɑ: l*⅛t>θOOO∏d HanhBA Điện thoại Chuyên khoản true tiẽp Thanh toàn see Địa chì Thanh tốn qua Paypal Ghi Chú Tao tái khoăn? Hình 13 Giao diện tính tốn Hồng Thái Hạnh - Lớp K18HTTTC 36 Khóa luận tơt nghiệp Ứng dụng học máy xây dựng hệ khuyến nghị tự động IPHONE PLUS 32GB 1999OOOOd Tổng:1999000ođ Xem Giị Hãng Thanh TốnO Hình 14 Giao diện tính giỏ hàng Chi tiẽt đánh giá Gửi đánh giá bạn Mượt mả ổn định chup hih đẹp Ioa lớn Moi thứ oke giã phù hợp Oke tỏi hài lòng san pham mau den, thiet ke sang trong, bat mat, pin thap nhung SU dung rat Iau Hãng Nguyen 2019-OS-05 Nhân viên tư vấn bán hàng nhiệt tình Phai nói ip xài rát ngon ln, chụp hình nghe nhạc tất cà đêu ok Pin tạm ổn Khuyên người nên mua SỪ dụng ★★★★ mua hôm qua máy tốt nhanh vã nhạy, nhân viên tư vấn nhiệt tình vé ốp điên thoại khơng có nhiéu lưa chọn Vừa mua hòm qua DMXthi trấn Trà ởn nhân viên nhiệt tình nghe nhạc phán hình ỏ bị rung Ioa phía ành hưỏng VS lại pin yếu q Hình 15 Giao diện tính xem chi tiết đánh giá Hoàng Thái Hạnh - Lớp K18HTTTC 37 Ứng dụng học máy xây dựng hệ khuyến nghị tự động Khóa luận tơt nghiệp Chi tiết đánh giá cửi đánh giá bạn Ho Tên ID ngưòi dùng LUu ý: ID người dùng trẽn phán tên đăng nhập Nẽu khơng có, ban đăng kí tài khốn đé có ID ngưdi dùng Email Nội dung bình luận Đánh giá sàn phẩm: Hình 16 Giao diện tính gửi phản đánh giá Hình 17 Giao diện trang quản trị Hoàng Thái Hạnh - Lớp K18HTTTC 38 Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng học máy xây dựng hệ khuyến nghị tự động Bảng 10 Bảng liệu tbl_binh_luan 'ỹ' t>rr T ho_ten LlS email noi_dung babuimis.hvn h vananh@gm babuimis.hvn h hangnguyen @ babuimis.hvn h thanhbui@g mi Mượt mà ốn định chụp hih đẹp Ioa lớn Mọi thứ oke san pham mau den, th let ke sang trong, bat mat, pi Giá mềm, cầm tay ưng ý Màu đen nh Nhân viên tư vằn bán hàng nhiệt tình Phài nói Sàn phẩm, tót Phục vụ tốt mua hóm qua máy tổt rầt nhanh nhạy, nhân Vừa mua hôm qua ĐMX thịYeu trần TI' Trà Ôn nhân £? Sừa ũ 0z Sừa tjr? Sừa 0z Sừa t⅛∕,S ua ù/ Sừa ⅜c Chép @ Xóa bị ⅜c Chép (⅛⅛ Xóa bỏ ⅜c Chép @ Xóa bị >c Chép ',⅛) Xóa bị >c Chép ⅛i⅛ Xóa bị >c Chép (⅛⅛ Xóa bị 4 4 4 tj∕,Su a >c Chép ⅛⅛ Xóa bị Bùi Ba van anh Bui Ba Hằng Nguyễn Bùi Ba Thanh Bùi Hạnh Hoàng hanhhoang@ c time c h e Y tin_ Bảng Cơ sở liệu2019-01sử dụng NU 08 2019-0429 2019-0401 2019-0305 Y Y Xin ChaoThanh Bùi {ID: 21) NULL 2019-0416 ch 2019-0402 Y L NU L NU L NU L NU L NU L NU L san_pham_id 7 5 55 57 57 rati ng 5 4 GIỚITHIÉU LENHE NHĂN CƠI Ý Hình 18 Giao diện gửi yêu cầu “Nhận gợi ý” 3.1 Đề xuất giải toán 3.2.1 Lựa chọn phương pháp Nhận xét sở liệu: - Dữ liệu sử dụng liệu đánh giá dạng sản phẩm Hoàng Thái Hạnh - Lớp K18HTTTC 39 Bảng 11 Bảng liệu chi tiết bảng tbl binh luan - Dữ liệu mô tả sản phẩm đơn giản, sơ sài, khơng có gán nhãn Bảng 12 Bảng liệu tbl san_pham Hoàng Thái Hạnh - Lớp K18HTTTC 40 Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng học máy xây dựng hệ khuyến nghị tự động 3.4 Xây dựng hệ khuyến nghị 3.4.1 Xây dựng tác nhân tham gia hệ thống STT Chức Bảng 13 Bảng liệu chi tiết bảng tbl san_pham User thành viên Đăng nhập/ Đăng xuất tài khoản ^ Do khơng thích hợp sử dụng phương pháp Lọc nội dung Ta sử dụng Gửi bình luận, đánh giá sản phẩm phương pháp Lọc cộng tác, cụ thể thuật toán người láng giềng dựa người dùng Nhậnmơ gợi hình ý tự động 3.2.2 Xây dựng Tác nhân Xem sản phẩm/ Mua hàng/ Thanh toán đơn hàng User Đăng kí tài khoản Gửi bình luận, đánh giá sản phẩm Xem sản phẩm/ Mua hàng/ Thanh toán đơn hàng Admin Quản trị hệ thống Thêm, sửa, xóa sản phẩm, tin tức, tài khoản người dùng, phản hồi người dùng, 3.3 Xây dựng tập liệu huấn luyện Input: Ma trận User-Item-Feedback (ma trận thể điểm đánh giá theo thang điểm người dùng hệ thống cho sản phẩm) Output: Danh sách dự đoán điểm đánh giá cho sản phẩm mà người dùng chưa đánh giá Hoàng Thái Hạnh - Lớp K18HTTTC 41 Bảng 14 Tác nhân tham gia hệ khuyến nghị 3.4.1 Biểu đồ hoạt động quy trình liên quan 3.4.2 a Quy trình quản lý bình luận đánh giá sản phẩm Hình 20 Biểu đồ hoạt động quy trình quản lý phản hồi khách hàng - User user thành viên để lại bình luận đánh giá cho sản phẩm giao diện Sản phẩm chi tiết Thông tin phản hồi lưu vào CSDL Hoàng Thái Hạnh - Lớp K18HTTTC 42 Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng học máy xây dựng hệ khuyến nghị tự động thích/- Ngườiđặc quản điểm trị hệ củathống sản phẩm (Admin) mìnhsau quan đăng tâm nhậpđểthành hệ thống cơngcócóthêm thể xem sởtấtđưa cácđược thơng sảntinphẩm phảnliên hồi quan sửa/ xóa chúng khơng phù hợp CSDL cập nhật sau ĐỂ Hệtrình thống gợi ỷ sàn phẩmgợi hiểu quả, 3.4.2 b Biểu đồ hoạt động quy yêu cầu ý vui lịng nhập thơng tin sàn phẩm bạn quan tâm NHÃN HIỆU MÀU SAC IPHON E (578) Xám SAMSUNG (125) Đò OPPO (755) „ _ 1,00 * * - 999.00 Đdn vị: :Triệu Đen SONY (578) GIÁ BÁN * * • Trâng Vàng Hong Hình 21 Biểu đồ hoạt động quy trình nhận gợi ý - Người dùng cần phải đăng nhập sử dụng hệ khuyến nghị - Sau đăng nhập, người dùng (chưa có có q thơng tin phản hồi lưu CSDL), hệ thống u cầu người dùng nhập thêm sở thích để tìm kiếm sản phẩm phù hợp - Nếu người dùng thành viên thường xuyên để lại bình luận, đánh giá: Hệ thống gợi tự động tính tốn đưa danh sách sản phẩm đề xuất cho người dùng 3.5 Các trường hợp hệ thống 3.5.1 Khởi động nguội (cold-start) 3.5.1 a Người dùng Người dùng người dùng vừa đăng kí tài khoản nên chưa có đánh giá q độ tương tự với người dùng khác đưa gợi ý cho người dùng φ Đối với người dùng thêm vào hệ thống người dùng có q đánh giá (có số lượng đánh giá CSDL nhỏ 3): Yêu cầu nhập thêm sở Hoàng Thái Hạnh - Lớp K18HTTTC 43 Hình 22 Giao diện chức thêm sở thích để nhận gợi ý cho người dùng 3.5.1 b Sản phẩm Sản phẩm sản phẩm thêm vào hệ thống nên chưa người dùng đánh giá đánh giá Điều khó khăn để hệ thống đưa gợi ý hiệu cho người dùng ^ Đưa sản phẩm (được người dùng khác đánh giá lần) xuất trang chủ gán nhãn sản phẩm “New” điểm đánh giá (thể sản phẩm chưa đánh giá) để gây ý với nhiều người dùng có nhiều đánh giá Hồng Thái Hạnh - Lớp K18HTTTC 44 Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng học máy xây dựng hệ khuyến nghị tự động Hình 23 Giao diện chức gợi ý sản phẩm cho người dùng 3.5.2 Tự động gợi ý Trong trường hợp người dùng muốn nhận gợi ý đanh giá nhiều lần sản phẩm trang web => Có thể áp dụng phương pháp Lọc cộng tác để đưa danh sách sản phẩm tự động cho người dùng Cụ thể, người dùng hành ấn muốn nhận gợi ý hệ thống tính tốn đưa danh sách sản phẩm mà tập K láng giềng đánh giá cao mà người dùng hành chưa đánh giá sản phẩm NHỮNC NGƯỜI CÓ SỞ THlCH CIÓNC BẠN CŨNG QUAN TÂM ĐẾN IPHONE PLUS 32CB SONY XPERIA XAl ULTRA SONY XPERIA XZ DUAL OPPO A83 19,990,OOOd 6,490,OOOd 9,990,OOOd 4,990,OOOd 20,490,OOOd 6,990,OOOd 10,490.000d 5,490,OOOd 4444 4444 4444 4444 ς? ς? ς? ς? Hình 24 Giao diện chức đưa gợi ý tự động Hồng Thái Hạnh - Lớp K18HTTTC 45 Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng học máy xây dựng hệ khuyến nghị tự động KẾT LUẬN Trong khn khổ khóa luận này, em trình bày số điểm sau: Chương 1: Giới thiệu hoàn cảnh đời, nội dung vai trò ý nghĩa thực tiễn toán “Ứng dụng học máy xây dựng hệ khuyến nghị cho website Di động Việt” Chương 2: - Trình bày khái niệm hệ khuyến nghị thông tin quan trọng hệ gợi ý người dùng (user), mục tin (item) phản hồi (feedback người dùng mục tin đó) - Trình bày tổng quan hướng tiếp cận thông thường hệ khuyến nghị: Lọc nội dung, Lọc cộng tác Hỗn hợp (Lai) nêu ưu điểm, nhược điểm hướng - Tổng quan khía cạnh khác vai trò chức hệ khuyến nghị - Những thách thức xây dựng hệ khuyến nghị (Vấn đề khởi động nguội vấn đề liệu thưa) Chương 3: - Tổng hợp kiến thức học máy - Phân loại học máy: + Phân loại dựa theo phương thức học gồm có: Học có giám sát, học không giám sát, học bán giám sát học tăng cường + Phân loại dựa theo chức liệt kê tên thuật tốn phân loại theo khía cạnh - Nghiên cứu ứng dụng học máy Hệ khuyến nghị, kèm theo toán ví dụ lập trình minh họa ngơn ngữ Python cho thuật toán Lọc cộng tác người láng giềng sử dụng chương Chương 4: - Xây dựng trang web ngôn ngữ PHP & MySQL với đầy đủ chức website bán hàng - Từ yêu cầu toán, đề xuất xây dựng hệ khuyến nghị bán hàng cho website Di động Việt để giải vấn đề người dùng sản phẩm mới, cụ thể: + Đối với người dùng thêm vào hệ thống người dùng có q đánh giá (có số lượng đánh giá CSDL nhỏ 3): Yêu cầu nhập thêm sở thích/ đặc điểm sản phẩm quan tâm để hệ thống có thêm sở đưa sản phẩm liên quan Hồng Thái Hạnh - Lớp K18HTTTC 46 Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng học máy xây dựng hệ khuyến nghị tự động + Đối với sản phẩm mới: Đưa sản phẩm (được người dùng khác đánh giá lần) xuất trang chủ gán nhãn sản phẩm “New” điểm đánh giá (thể sản phẩm chưa đánh giá) để gây ý với nhiều người dùng có nhiều đánh giá Ý nghĩa khoa học ý nghĩa thực tiễn toán a Ý nghĩa khoa học: Nghiên cứu trình bày bước q trình đưa dự đốn gợi ý sản phẩm đến người dùng, yếu tố ảnh hưởng đến chất lượng, nhằm cải thiện kết gợi ý sản phẩm phù hợp với yêu cầu thực tế người dùng b Ý nghĩa thực tiễn: Đáp ứng nhu cầu thực tiễn Hệ khuyến nghị hỗ trợ hiệu việc tìm kiếm sản phẩm cho website thương mại điện tử Việc kết hợp tìm kiếm sản phẩm với tìm hiểu hành vi người dùng mang lại hiệu cao lĩnh vực quảng cáo hay marketing Tuy khóa luận nghiên cứu trình bày nhiều nhược điểm Hệ khuyến nghị xây dựng CSDL nghèo nàn nên độ xác hệ thống khơng cao, giao diện chưa đẹp mắt hay gợi ý sản phẩm chưa triệt người dùng Em cố gắng khắc phục điểm yếu để hoàn thiện hệ thống Trong tương lai phát triển tiếp đề tài theo hướng gợi ý sản phẩm dựa theo ngữ nghĩa (khách hàng mua sản phẩm cho đối tượng nào, mua vào dịp nào, ) gợi ý phụ kiện liên quan mà người dùng hay mua chung với điện thoại Hoàng Thái Hạnh - Lớp K18HTTTC 47 Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng học máy xây dựng hệ khuyến nghị tự động HỌCLIỆU VIỆNTHAM NGÂN HÀNG TÀI KHẢO THỐNG TIN QUẢN LÝ [1] Nguyen ThaiKHOA NgheHỆ (2013), AnTHÔNG introduction to factorization technique for building recommendation systems, Journal of Science - University of Da Lat [2] R.Baeza & F.Silvestri (2009), Web Query Log Mining, ACM SIGIR Conference tutorial ẬP [3] Michael J Pazzani & Daniel Billsus (2007), Content-based Recommendation Systems, Rutgers University, ASBIII, Rutgers Plaza New Brunswick Họ tên: Hoàng Thái Hạnh [4] Robin Burke (2002), Hybrid Web Recommender Systems , School of Computer Lớp/Khóa: K18 Mã SV: DePaul 18A4040059 Science, Telecommunications and Information Systems, University, 243 S.Wabash Ave.Chicago, Illinois, USA Email: thaihanhhoang97@gmail.com Điện thoại: 0941940076 [5] Xiaoyuan Su & Taghi M.Khoshgoftaar (2009), A Survey of Collaborative Đề tài thực tập: Ứng dụng học máy xây dựng hệ khuyến nghị Filtering Techniques, Department of Computer Scienceand Engineering, Florida Atlantic Giảng viên hướng dẫn: TS Đinh Trọng Hiếu University [6]thực Francesco Ricci, Lior Rokach, BrachaShapira, (2010), Cơ quan tập: Công ty Cổ phần Công nghệ Dịch vụPaul EPR.Bkantor Recommender Systems Handbook, New York Heidelberg London Địa quan: T12, B4, 21, PhạmSpringer Ngọc Thạch, ĐốngDordrecht Đa, Hà Nội [7] Tom M.024 Mitchell (1997), Machine Learning, McGraw-Hill Science Điện thoại: (+84) 6327.3888 - (+84) 024 6296.6662 [8] Jason Brownlee (2013), A Tour of Machine Learning Algorithms [9] Koren, Y (2010), Factor in the neighbors: Scalable and accurate collaborative filtering, ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data (TKDD), 4(1), [10] Feng, M., Heffernan, N., & Koedinger, K (2009), Addressing the assessment challenge with an online system that tutors as it assesses, 19(3), P243-266 [11] Ekstrand, Michael D., John T Riedl, and Joseph A Konstan (2011), Collaborative filtering recommender systems’”, Foundations and Trends® in HumanComputer Interaction 4.2, P81-173 NHẬT KÝ THỰC T STT Ngày tháng (1) GVHD trao đổi công việc cần thực (3) Kết thực sinh viên (2) 28/02 (4) Gặp GVHD để trao đổi công việc Đã lên gặp GVHD để trao đổi góp ý đề tài dự định tới 08/03 12/3 Góp ý đề tài dự định nghiên Đã tiếp thu ý kiến tìm hiểu lại đề tài cứu Gặp GVHD để trao đổi chốt đề Đã chốt đề tài khóa luận tài khóa luận 14/03 Trao đổi đề cương khóa luận Hồn thành đề cương chi tiết 26/03 Tạo thư mục dropbox để theo Đã tạo share thư mục cho giảng Hoàng Thái - Lớp dõi Hạnh tiến độ sinhK18HTTTC viên viên hướng dẫn 30/03 - Tìm hiểu hệ khuyến nghị - Tìm hiểu học máy vầ ứng dụng học máy vào hệ khuyến nghị - Tìm hiểu mã nguồn mở PredictioIO cách sử dụng - Làm chương - Hoàn thiện chương - Đang triển khai phần lý thuyết chương 2, dựa theo tìm hiểu - Chưa cài đặt phần mềm PredictionIO 05/04 - Báo cáo tiến độ - Chỉnh sửa triển khai tiếp nội Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng học máy xây dựng hệ khuyến nghị tự động Tiếp tục tìm hiểu thêm dung chương 2, - Xây dựng sơ liệu đầu vào sở lý thuyết - Xây dựng sơ giao diện - Xây dựng liệu đầu vào số chức trang web Xây dựng tảng trang ngôn ngữ PHP& MySQL web để chạy phần mềm -Tìm hiểu nguyên lý phầntiến mềm 13/04 -trong Báo cáo độ PredictionIO - Xong liệu đầu vào Trao đổi khó khăn - Đánh giá lại mức độ khả thi hỗ toán trợ sinh viên 25/04 - Báo cáo tiến độ - Hoàn thiện phần nội dung - Hoàn thiện chương 2, chương 2,3 để check Turnitin - Đang triển khai phần code Python minh họa cho thuật tốn sử dụng chương - Hồn thiện tiếp trang web 10 09/05 11 17/05 12 23/05 - Báo cáo tiến độ Hoàn thành phần viết báo cáo Hoàn thành nốt phần nội dung Chỉnh sửa số câu từ báo cáo Chỉnh sửa phần kết luận cần viết Hoàn thiện báo cáo khóa luận Hồng Thái Hạnh - Lớp K18HTTTC - Phân tích quy trình tốn - Hồn thành nội dung báo cáo khóa luận - Đã chỉnh sửa báo cáo - Tiếp tục hoàn thiện phần demo tốn Hồn thiện báo cáo khóa luận ... Ứng dụng học máy 18 2.4 Học máy hệ khuyến nghị 19 Hoàng Thái Hạnh - Lớp K18HTTTC vi Khóa Khóa luận luận tốt tốt nghiệp nghiệp Ứng Ứng dụng dụng học học máy máy trong xây xây... nghiên cứu hệ khuyến nghị Chương 2: Ứng dụng học máy hệ khuyến nghị Chương 3: Ứng dụng học máy xây dựng hệ khuyến nghị cho website Di động Việt Khóa luận tốt nghiệp Ứng dụng học máy xây dựng hệ khuyến... tốt nghiệp Ứng dụng học máy xây dựng hệ khuyến nghị tự động HỌC VIỆN NGÂN HÀNG KHOA HỆ THĨNG THƠNG TIN QUẢN LÝ KHĨA LUẬN TĨT NGHIỆP ĐẠI HỌC ĐỀ TÀI ỨNG DỤNG HỌC MÁY TRONG XÂY DựNG HỆ KHUYẾN NGHỊ