1. Trang chủ
  2. » Luận Văn - Báo Cáo

Xây dựng hệ thống gợi ý cho website thương mại điện tử

83 35 0

Đang tải... (xem toàn văn)

Tài liệu hạn chế xem trước, để xem đầy đủ mời bạn chọn Tải xuống

THÔNG TIN TÀI LIỆU

Nội dung

Ngày đăng: 04/05/2022, 12:47

HÌNH ẢNH LIÊN QUAN

Bảng 1.1 – Hệ gợi ý một số website phổ biến[5] Các giao diện gợi ý - Xây dựng hệ thống gợi ý cho website thương mại điện tử
Bảng 1.1 – Hệ gợi ý một số website phổ biến[5] Các giao diện gợi ý (Trang 20)
Hình 2.1 Hệ gợi ý khơng cá nhân hĩa [2] - Xây dựng hệ thống gợi ý cho website thương mại điện tử
Hình 2.1 Hệ gợi ý khơng cá nhân hĩa [2] (Trang 23)
Hình 2.2 - Hệ thống gợi ý demographic-based [2] - Xây dựng hệ thống gợi ý cho website thương mại điện tử
Hình 2.2 Hệ thống gợi ý demographic-based [2] (Trang 25)
• Các mơ hình xác suất Mạng Bayesian: - Xây dựng hệ thống gợi ý cho website thương mại điện tử
c mơ hình xác suất Mạng Bayesian: (Trang 32)
Bảng 2.2 - Tổng quan về lọc cộng tác[5][13] - Xây dựng hệ thống gợi ý cho website thương mại điện tử
Bảng 2.2 Tổng quan về lọc cộng tác[5][13] (Trang 33)
Phần trước ta đã nĩi về 4 kỹ thuật gợi ý cơ bản như hình dưới đây: - Xây dựng hệ thống gợi ý cho website thương mại điện tử
h ần trước ta đã nĩi về 4 kỹ thuật gợi ý cơ bản như hình dưới đây: (Trang 37)
Bảng 2. 3- Độ khả thi của từng phép lai với các kỹ thuật gợi ý khác nhau [9] - Xây dựng hệ thống gợi ý cho website thương mại điện tử
Bảng 2. 3- Độ khả thi của từng phép lai với các kỹ thuật gợi ý khác nhau [9] (Trang 40)
Hình 2.8 Weighted hybrid – Lai ghép trọng số [9] - Xây dựng hệ thống gợi ý cho website thương mại điện tử
Hình 2.8 Weighted hybrid – Lai ghép trọng số [9] (Trang 41)
Hình 2.9 Hệ thống lai kiểu Mixed (Bỏ qua phần tranning, tương tự Weighted) [9] - Xây dựng hệ thống gợi ý cho website thương mại điện tử
Hình 2.9 Hệ thống lai kiểu Mixed (Bỏ qua phần tranning, tương tự Weighted) [9] (Trang 43)
Hình 2.10 Switching hybri d- Lai ghép chuyển đổi [9] - Xây dựng hệ thống gợi ý cho website thương mại điện tử
Hình 2.10 Switching hybri d- Lai ghép chuyển đổi [9] (Trang 44)
Hình 2.12 Feature Augmentation [9] - Xây dựng hệ thống gợi ý cho website thương mại điện tử
Hình 2.12 Feature Augmentation [9] (Trang 47)
Hình 2.13 Cascade recommender [9] - Xây dựng hệ thống gợi ý cho website thương mại điện tử
Hình 2.13 Cascade recommender [9] (Trang 48)
Hình 2.14 Meta-level hybrid [9] - Xây dựng hệ thống gợi ý cho website thương mại điện tử
Hình 2.14 Meta-level hybrid [9] (Trang 49)
Bảng 3. 1- Đánh giá của người dùng trên sản phẩm - Xây dựng hệ thống gợi ý cho website thương mại điện tử
Bảng 3. 1- Đánh giá của người dùng trên sản phẩm (Trang 52)
Bảng 3. 3- So sánh các phương pháp phân cụm - Xây dựng hệ thống gợi ý cho website thương mại điện tử
Bảng 3. 3- So sánh các phương pháp phân cụm (Trang 54)
Hình 3.1 Kiến trúc hệ thống - Xây dựng hệ thống gợi ý cho website thương mại điện tử
Hình 3.1 Kiến trúc hệ thống (Trang 56)
Bảng 3.6 - Dự đốn đánh giá theo số lân cận - Xây dựng hệ thống gợi ý cho website thương mại điện tử
Bảng 3.6 Dự đốn đánh giá theo số lân cận (Trang 59)
Hình 3.2 Hiệu quả thuật tốn theo số lân cận - Xây dựng hệ thống gợi ý cho website thương mại điện tử
Hình 3.2 Hiệu quả thuật tốn theo số lân cận (Trang 60)
Bảng 3.7 - Bảng RMSE theo số lân cận - Xây dựng hệ thống gợi ý cho website thương mại điện tử
Bảng 3.7 Bảng RMSE theo số lân cận (Trang 60)
Hình 3.3 Minh họa quá trình phân cụm - Xây dựng hệ thống gợi ý cho website thương mại điện tử
Hình 3.3 Minh họa quá trình phân cụm (Trang 61)
Bảng 3. 8- Bảng so sánh hiệu quả theo số lượng cụm - Xây dựng hệ thống gợi ý cho website thương mại điện tử
Bảng 3. 8- Bảng so sánh hiệu quả theo số lượng cụm (Trang 62)
Đồ thị thể hiện hiệu quả của hệ thống theo số lượng cụm theo bảng trên: - Xây dựng hệ thống gợi ý cho website thương mại điện tử
th ị thể hiện hiệu quả của hệ thống theo số lượng cụm theo bảng trên: (Trang 63)
Hình 3.4 - Hiệu quả hệ thống theo số lượng cụm - Xây dựng hệ thống gợi ý cho website thương mại điện tử
Hình 3.4 Hiệu quả hệ thống theo số lượng cụm (Trang 63)
Ví dụ với user cĩ ID = 30 ( lấy w= 35, lấy n= 10 item cĩ rank cao nhất) ta cĩ bảng: - Xây dựng hệ thống gợi ý cho website thương mại điện tử
d ụ với user cĩ ID = 30 ( lấy w= 35, lấy n= 10 item cĩ rank cao nhất) ta cĩ bảng: (Trang 66)
Hình 3.7 Hiệu quả hệ thống the oW - Xây dựng hệ thống gợi ý cho website thương mại điện tử
Hình 3.7 Hiệu quả hệ thống the oW (Trang 69)
Hình 3. 8- Hệ thống gợi ý lai Mixed - Xây dựng hệ thống gợi ý cho website thương mại điện tử
Hình 3. 8- Hệ thống gợi ý lai Mixed (Trang 70)
Hình 3.9 Giao diện demo hệ thống - Xây dựng hệ thống gợi ý cho website thương mại điện tử
Hình 3.9 Giao diện demo hệ thống (Trang 73)
Sau đây là bảng tổng kết hiệu quả của các kỹ thuật (với độ dài danh sách gợi ý N = 10, tính kết quả trung bình trên tập người dùng), được đánh giá trên cả 3 thang đo, để cho ta thấy một cái nhìn tổng quan về hệ thống: - Xây dựng hệ thống gợi ý cho website thương mại điện tử
au đây là bảng tổng kết hiệu quả của các kỹ thuật (với độ dài danh sách gợi ý N = 10, tính kết quả trung bình trên tập người dùng), được đánh giá trên cả 3 thang đo, để cho ta thấy một cái nhìn tổng quan về hệ thống: (Trang 78)
Bảng 3.10 – Đánh giá độ chính xác của chương trình cài đặt - Xây dựng hệ thống gợi ý cho website thương mại điện tử
Bảng 3.10 – Đánh giá độ chính xác của chương trình cài đặt (Trang 78)

TRÍCH ĐOẠN

.2 Thơng tin nhân khẩu học của người dùng

3 So sánh các phương pháp phân cụm

.4 Hiệu quả hệ thống theo số lượng cụm Minh họa hệ thống bằng Matlab GUI

TÀI LIỆU CÙNG NGƯỜI DÙNG

TÀI LIỆU LIÊN QUAN

w