1. Trang chủ
  2. Giáo Dục - Đào Tạo

NGHIÊN cứu một số THUẬT TOÁN học máy (MACHINE LEARNING) ỨNG DỤNG CHO bài TOÁN xác ĐỊNH các CHỦ đề QUAN tâm của KHÁCH HÀNG TRỰC TUYẾN

95 53 0
NGHIÊN cứu một số THUẬT TOÁN học máy (MACHINE LEARNING) ỨNG DỤNG CHO bài TOÁN xác ĐỊNH các CHỦ đề QUAN tâm của KHÁCH HÀNG TRỰC TUYẾN

Đang tải... (xem toàn văn)

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

Thông tin tài liệu

... toán xác định chủ đề quan tâm khách hàng trực tuyến? ?? nhằm đưa báo cáo tổng quan học máy thuật toán học máy phổ biến ứng dụng cho toán xác định chủ đề quan tâm sản phẩm dịch vụ khách hàng trực tuyến. .. ĐẠI HỌC THƯƠNG MẠI BÁO CÁO TỔNG KẾT ĐỀ TÀI NGHIÊN CỨU KHOA HỌC CẤP TRƯỜNG NGHIÊN CỨU MỘT SỐ THUẬT TOÁN HỌC MÁY (MACHINE LEARNING) ỨNG DỤNG CHO BÀI TOÁN XÁC ĐỊNH CÁC CHỦ ĐỀ QUAN TÂM CỦA KHÁCH HÀNG... (quản trị quan hệ khách hàng, mơ hình học máy, thuật tốn học máy ứng dụng cho phân loại) nhằm đưa số kiến thức tổng quan thuật toán học máy ứng dụng toán phân loại khách hành theo chủ đề sản phẩm

Ngày đăng: 08/05/2022, 16:24

Xem thêm: NGHIÊN cứu một số THUẬT TOÁN học máy (MACHINE LEARNING) ỨNG DỤNG CHO bài TOÁN xác ĐỊNH các CHỦ đề QUAN tâm của KHÁCH HÀNG TRỰC TUYẾN

Hình ảnh liên quan

W2Vec Word to Vector Mô hình véc tơ - NGHIÊN cứu một số THUẬT TOÁN học máy (MACHINE LEARNING) ỨNG DỤNG CHO bài TOÁN xác ĐỊNH các CHỦ đề QUAN tâm của KHÁCH HÀNG TRỰC TUYẾN

2.

Vec Word to Vector Mô hình véc tơ Xem tại trang 5 của tài liệu.
Thứ hai là tìm tham số: Các mô hình thống kê có các tham số tương ứng, nhiệm vụ lúc này là tìm các tham số này sao cho phù hợp với tập dữ liệu nhất có thể - NGHIÊN cứu một số THUẬT TOÁN học máy (MACHINE LEARNING) ỨNG DỤNG CHO bài TOÁN xác ĐỊNH các CHỦ đề QUAN tâm của KHÁCH HÀNG TRỰC TUYẾN

h.

ứ hai là tìm tham số: Các mô hình thống kê có các tham số tương ứng, nhiệm vụ lúc này là tìm các tham số này sao cho phù hợp với tập dữ liệu nhất có thể Xem tại trang 17 của tài liệu.
Hình 2.3: Phân loại thuật toán theo sự tương đồng về hoạt động - NGHIÊN cứu một số THUẬT TOÁN học máy (MACHINE LEARNING) ỨNG DỤNG CHO bài TOÁN xác ĐỊNH các CHỦ đề QUAN tâm của KHÁCH HÀNG TRỰC TUYẾN

Hình 2.3.

Phân loại thuật toán theo sự tương đồng về hoạt động Xem tại trang 20 của tài liệu.
Hình 3.1: Mô phỏng bài toán nghiên cứu - NGHIÊN cứu một số THUẬT TOÁN học máy (MACHINE LEARNING) ỨNG DỤNG CHO bài TOÁN xác ĐỊNH các CHỦ đề QUAN tâm của KHÁCH HÀNG TRỰC TUYẾN

Hình 3.1.

Mô phỏng bài toán nghiên cứu Xem tại trang 35 của tài liệu.
Hình 3.2: Ứng dụng vào hệ thống khuyến nghị sản phẩm (Nguồn: ) - NGHIÊN cứu một số THUẬT TOÁN học máy (MACHINE LEARNING) ỨNG DỤNG CHO bài TOÁN xác ĐỊNH các CHỦ đề QUAN tâm của KHÁCH HÀNG TRỰC TUYẾN

Hình 3.2.

Ứng dụng vào hệ thống khuyến nghị sản phẩm (Nguồn: ) Xem tại trang 38 của tài liệu.
Hình 3.3: Ứng dụng vào hệ thống phân tích dữ liệu khách hàng - NGHIÊN cứu một số THUẬT TOÁN học máy (MACHINE LEARNING) ỨNG DỤNG CHO bài TOÁN xác ĐỊNH các CHỦ đề QUAN tâm của KHÁCH HÀNG TRỰC TUYẾN

Hình 3.3.

Ứng dụng vào hệ thống phân tích dữ liệu khách hàng Xem tại trang 40 của tài liệu.
Hình 4.1: Dữ liệu đánh giá sản phẩm của trang https://shopee.vn/ và sendo.vn - NGHIÊN cứu một số THUẬT TOÁN học máy (MACHINE LEARNING) ỨNG DỤNG CHO bài TOÁN xác ĐỊNH các CHỦ đề QUAN tâm của KHÁCH HÀNG TRỰC TUYẾN

Hình 4.1.

Dữ liệu đánh giá sản phẩm của trang https://shopee.vn/ và sendo.vn Xem tại trang 42 của tài liệu.
Thông số các bộ dữ liệu thực nghiệm được mô tả trong Bảng 4.1 - NGHIÊN cứu một số THUẬT TOÁN học máy (MACHINE LEARNING) ỨNG DỤNG CHO bài TOÁN xác ĐỊNH các CHỦ đề QUAN tâm của KHÁCH HÀNG TRỰC TUYẾN

h.

ông số các bộ dữ liệu thực nghiệm được mô tả trong Bảng 4.1 Xem tại trang 42 của tài liệu.
Bảng 4.2: Minh họa dữ liệu thu thập từ thực tế - NGHIÊN cứu một số THUẬT TOÁN học máy (MACHINE LEARNING) ỨNG DỤNG CHO bài TOÁN xác ĐỊNH các CHỦ đề QUAN tâm của KHÁCH HÀNG TRỰC TUYẾN

Bảng 4.2.

Minh họa dữ liệu thu thập từ thực tế Xem tại trang 43 của tài liệu.
Bảng 4.1: Tóm tắt thông số của các bộ dữ liệu thử nghiệm Bộ ngữ liệu Tổng số - NGHIÊN cứu một số THUẬT TOÁN học máy (MACHINE LEARNING) ỨNG DỤNG CHO bài TOÁN xác ĐỊNH các CHỦ đề QUAN tâm của KHÁCH HÀNG TRỰC TUYẾN

Bảng 4.1.

Tóm tắt thông số của các bộ dữ liệu thử nghiệm Bộ ngữ liệu Tổng số Xem tại trang 43 của tài liệu.
Bảng 4.3: Danh sách các thuật toán được sử dụng để so sánh - NGHIÊN cứu một số THUẬT TOÁN học máy (MACHINE LEARNING) ỨNG DỤNG CHO bài TOÁN xác ĐỊNH các CHỦ đề QUAN tâm của KHÁCH HÀNG TRỰC TUYẾN

Bảng 4.3.

Danh sách các thuật toán được sử dụng để so sánh Xem tại trang 44 của tài liệu.
Hình 4.3: Minh họa thuật toán CNN (Kim Y., 2014) Thuật toán T2V hay word2vec: - NGHIÊN cứu một số THUẬT TOÁN học máy (MACHINE LEARNING) ỨNG DỤNG CHO bài TOÁN xác ĐỊNH các CHỦ đề QUAN tâm của KHÁCH HÀNG TRỰC TUYẾN

Hình 4.3.

Minh họa thuật toán CNN (Kim Y., 2014) Thuật toán T2V hay word2vec: Xem tại trang 45 của tài liệu.
Hình 4.4: Minh họa thuật toán Word2Vec (Allahyari, Mehdi, etal. (2017) - NGHIÊN cứu một số THUẬT TOÁN học máy (MACHINE LEARNING) ỨNG DỤNG CHO bài TOÁN xác ĐỊNH các CHỦ đề QUAN tâm của KHÁCH HÀNG TRỰC TUYẾN

Hình 4.4.

Minh họa thuật toán Word2Vec (Allahyari, Mehdi, etal. (2017) Xem tại trang 46 của tài liệu.
Hình 4.6: Mô phỏng thuật toán SVM (Allahyari, Mehdi, etal. (2017) - NGHIÊN cứu một số THUẬT TOÁN học máy (MACHINE LEARNING) ỨNG DỤNG CHO bài TOÁN xác ĐỊNH các CHỦ đề QUAN tâm của KHÁCH HÀNG TRỰC TUYẾN

Hình 4.6.

Mô phỏng thuật toán SVM (Allahyari, Mehdi, etal. (2017) Xem tại trang 47 của tài liệu.
Hình 4.5: Thuật toán NB nguyên thủy (A.M. Kibriya, et al., (2004) - NGHIÊN cứu một số THUẬT TOÁN học máy (MACHINE LEARNING) ỨNG DỤNG CHO bài TOÁN xác ĐỊNH các CHỦ đề QUAN tâm của KHÁCH HÀNG TRỰC TUYẾN

Hình 4.5.

Thuật toán NB nguyên thủy (A.M. Kibriya, et al., (2004) Xem tại trang 47 của tài liệu.
Bảng 4.4: Độ chính xác Accuracy trên bộ ngữ liệu 20 NewsGroups - NGHIÊN cứu một số THUẬT TOÁN học máy (MACHINE LEARNING) ỨNG DỤNG CHO bài TOÁN xác ĐỊNH các CHỦ đề QUAN tâm của KHÁCH HÀNG TRỰC TUYẾN

Bảng 4.4.

Độ chính xác Accuracy trên bộ ngữ liệu 20 NewsGroups Xem tại trang 50 của tài liệu.
Bảng 4.5 Độ chính xác F1-score trên bộ ngữ liệu 20 NewsGroups - NGHIÊN cứu một số THUẬT TOÁN học máy (MACHINE LEARNING) ỨNG DỤNG CHO bài TOÁN xác ĐỊNH các CHỦ đề QUAN tâm của KHÁCH HÀNG TRỰC TUYẾN

Bảng 4.5.

Độ chính xác F1-score trên bộ ngữ liệu 20 NewsGroups Xem tại trang 51 của tài liệu.
Hình 4.7: So sánh Accuracy và F1-score trên bộ 20 NewsGroups Bảng 4.6: Độ chính xác các thuật toán trên bộ ngữ liệu Tiếng Việt - NGHIÊN cứu một số THUẬT TOÁN học máy (MACHINE LEARNING) ỨNG DỤNG CHO bài TOÁN xác ĐỊNH các CHỦ đề QUAN tâm của KHÁCH HÀNG TRỰC TUYẾN

Hình 4.7.

So sánh Accuracy và F1-score trên bộ 20 NewsGroups Bảng 4.6: Độ chính xác các thuật toán trên bộ ngữ liệu Tiếng Việt Xem tại trang 52 của tài liệu.
Kết quả F1-score thu được từ bộ ngữ liệu chủ đề của đề tài trình bày trong Bảng 4.7. Từ kết quả cho thấy thuật toán MNB đạt giá trị F1- score cao nhất trong 8/10 nhãn - NGHIÊN cứu một số THUẬT TOÁN học máy (MACHINE LEARNING) ỨNG DỤNG CHO bài TOÁN xác ĐỊNH các CHỦ đề QUAN tâm của KHÁCH HÀNG TRỰC TUYẾN

t.

quả F1-score thu được từ bộ ngữ liệu chủ đề của đề tài trình bày trong Bảng 4.7. Từ kết quả cho thấy thuật toán MNB đạt giá trị F1- score cao nhất trong 8/10 nhãn Xem tại trang 53 của tài liệu.
Hình 4.9: Phân nhóm khách hàng dựa trên học máy - NGHIÊN cứu một số THUẬT TOÁN học máy (MACHINE LEARNING) ỨNG DỤNG CHO bài TOÁN xác ĐỊNH các CHỦ đề QUAN tâm của KHÁCH HÀNG TRỰC TUYẾN

Hình 4.9.

Phân nhóm khách hàng dựa trên học máy Xem tại trang 55 của tài liệu.

Từ khóa liên quan

Trích đoạn

BÀI TOÁN PHÂN LOẠI KHÁCH HÀNG TRỰC TUYẾN THEO CHỦ ĐỀ

Ứng dụng trong hệ thống khuyến nghị

Ứng dụng trong phân nhóm khách hàng

MỤC ĐÍCH VÀ CHUẨN BỊ CHO THỰC NGHIỆM

KỊCH BẢN THỰC NGHIỆM VÀ THAM SỐ ĐẦU RA

Tham số đầu ra

CÁC HÀM Ý ĐỀ XUẤT ỨNG DỤNG CHO TỔ CHỨC, DOANH NGHIỆP

Tài liệu cùng người dùng

Tài liệu liên quan