Đang tải... (xem toàn văn)
Đ�I H�C QU�C GIA HÀ N�I ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ KIỀU XUÂN CHẤN NGHI N C U V X ỰNG HỆ TH NG KHU N NGH CHO I TO N CH V GI TR GI T NG TRONG NG NH VI N THÔNG LUẬN V N THẠC SĨ Hà[.]
ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ KIỀU XUÂN CHẤN NGHI N C U V XÂ ỰNG HỆ TH NG KHU NGH CHO CH V GI TR GI T NG I TO N TRONG NG NH VI N THÔNG LUẬN V N THẠC SĨ Hà Nội - 2017 N ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI TRƢỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ KIỀU XUÂN CHẤN NGHI N C U V XÂ CHO I TO N ỰNG HỆ TH NG KHU N NGH CH V GI TR GI T NG TRONG NG NH VI N THƠNG Ngành: Cơng nghệ thông tin Chuyên ngành: Hệ thống thông tin Mã số: 60480104 LUẬN VĂN THẠC SĨ NGƢỜI HƢỚNG ẪN KHO HỌC: TS Nguyễn Văn Vinh TS Nguyễn Hoàng Quân Hà Nội - 2017 LỜI C M ĐO N Tôi xin cam đoan toàn nội dung luận văn “ n t n u nn o to n v tr n uv t n tron n n n t n ” tơi tìm hiểu, nghiên cứu, tham khảo tổng hợp từ nguồn tài liệu khác làm theo hƣớng dẫn ngƣời hƣớng dẫn khoa học Các nguồn tài liệu tham khảo, tổng hợp có nguồn gốc rõ ràng trích dẫn theo quy định Tơi xin chịu hồn tồn trách nhiệm lời cam đoan Nếu có điều sai trái, tơi xin chịu hình thức kỷ luật theo quy định Hà Nội, tháng 11 năm 2017 Ngƣời cam đoan Kiều Xuân Chấn LỜI CẢM ƠN Trƣớc hết em xin gửi lời cảm ơn chân thành đến thầy cô Khoa Công Nghệ Thông Tin - trƣờng Đại học Công nghệ - Đại học Quốc gia Hà Nội nhiệt tình tâm huyết truyền đạt cho em kiến thức quý báu suốt thời gian học tập trƣờng Em xin gửi lời cảm ơn sâu sắc đến TS Nguyễn Văn Vinh, TS Nguyễn Hoàng Quân nhiệt tình, tận tâm định hƣớng, hƣớng dẫn cho em lời khuyên bổ ích để em hoàn thành luận văn tốt nghiệp Cuối cùng, em xin cảm ơn gia đình, bạn bè ln động viên ủng hộ em suốt trình học tập hoàn thành luận văn Bài luận văn đƣợc thực khoảng thời gian 06 tháng Bƣớc đầu vào thực tế, tìm hiểu lĩnh vực Khai phá liệu Dịch vụ giá trị gia tăng, kiến thức em nhiều hạn chế cịn nhiều bỡ ngỡ, nên khơng tránh khỏi thiếu sót Em mong nhận đƣợc ý kiến đóng góp q báu từ phía q thầy bạn để luận văn đƣợc hoàn thiện Hà Nội, tháng 11 năm 2017 Học viên Kiều Xuân Chấn M CL C LỜI C M ĐO N LỜI CẢM ƠN LỜI NÓI ĐẦU CHƢƠNG TỔNG QUAN VỀ HỆ THỐNG KHUYẾN NGHỊ 1.1 Giới thiệu chung 1.2 Bài toán khuyến nghị 10 1.3 Các hƣớng tiếp cận 11 1.4 Chức 14 CHƢƠNG PHÂN TÍCH BÀI TỐN DỊCH VỤ VAS 15 2.1 Tổng quan VAS 15 2.2 Phân loại dịch vụ VAS 16 2.2.1 Các dịch vụ 16 2.2.2 Các dịch vụ tiện ích 16 2.2.3 Các dịch vụ DATA 17 2.3 Đặc trƣng toán khuyến nghị VAS 19 CHƢƠNG MỘT SỐ KỸ THUẬT CHO HỆ THỐNG KHUYẾN NGHỊ 22 3.1 Lọc cộng tác dựa nhớ 22 3.1.1 Một số phƣơng pháp tính độ đo tƣơng tự 23 3.1.2 Phƣơng pháp K- láng giềng gần (KNN) 24 3.2 Lọc cộng tác dựa mơ hình 27 3.3 Mơ hình nhân tố ẩn 27 3.3.1 Phƣơng pháp thừa số hóa ma trận (Matrix factorization – MF) 28 3.4 Tiêu chuẩn đánh giá 32 3.4.1 Mean absolute error (MAE) 33 3.4.2 Root mean square error (RMSE) 33 3.4.3 Normalized Mean absolute error (NMAE) 34 CHƢƠNG 4: THỰC NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ 35 4.1 Dữ liệu thực nghiệm 35 4.2 Phƣơng pháp thực nghiệm 38 4.2.1 Môi trƣờng thực nghiệm 38 4.2.2 Phƣơng pháp tiến hành thực nghiệm 38 4.3 Kết thực nghiệm 40 4.4 So sánh đánh giá kết thực nghiệm 40 KẾT LUẬN 41 TÀI LIỆU THAM KHẢO 42 ẢNG KÝ HIỆU CÁC CHỮ VI T TẮT STT Ký hiệu iễn giải Tiếng Việt I Item Sản phẩm GD Gradient descent Giảm độ lệch KNN K-nearest neighbor K- láng giềng gần MF Matrix factorization Thừa số hóa ma trận MAE Mean absolute error Sai số tuyệt đối trung bình NMAE Normalized Mean absolute error Bình thƣờng hóa sai số tuyệt đối trung bình R Rating Đánh giá RMSE Root mean square error RS Recommender System Hệ thống khuyến nghị 10 U User Ngƣời dùng 11 VAS Value-added service Dịch vụ giá trị gia tăng 12 SMS Short Messaging Services Dịch vụ tin nhắn ngắn 13 USSD 14 Căn bậc hai sai số bình phƣơng trung bình Unstructured Supplementary Dịch vụ liệu bổ sung phi Service Data cấu trúc SIM Subscriber Identity Module Mô dun nhận dạng ngƣời dùng 15 IVR Interactive Voice Response Phản hồi tƣơng tác giọng nói 16 STK SIM Application Toolkit Bộ cơng cụ ứng dụng SIM 17 ID Identification Định danh NH M C C C ẢNG STT Tên bảng Trang Bảng 3.1 Ma trận đánh giá dày đặc 29 Bảng 3.2 Ma trận đánh giá thƣa thớt 29 Bảng 4.1 Danh sách file liệu thử nghiệm 35 Bảng 4.2 Dữ liệu thử nghiệm thuật toán KNN 37 Bảng 4.3 Ma trận sử dụng dịch vụ VAS 37 Bảng 4.4 Dữ liệu thử nghiệm thuật toán MF 38 Bảng 4.5 Kết RMSE ứng với liệu 40 NH M C C C HÌNH STT Tên hình Trang Hình 1.1 Ví dụ hệ thống khuyến nghị Amazon Hình 1.2 Ví dụ mơ hình kỹ thuật lọc dựa theo nội dung 12 Hình 2.1 Các dịch vụ VAS ngành Viễn thơng 15 Hình 2.2 Dịch vụ MCA Viettel 16 Hình 2.3 Ví dụ dịch vụ Bankplus Viettel 19 Hình 2.4 Một số thơng tin ngƣời dùng Viễn thơng 20 Hình 3.1 Ví dụ mơ hình nhân tố ẩn 28 Hình 3.2 Ví dụ minh họa phƣơng pháp thừa số hóa ma trận 30 Hình 4.1 Biểu đồ so sánh RMSE phƣơng pháp KNN MF 40 LỜI NÓI ĐẦU Tƣ vấn, khuyến nghị sản phẩm h trợ khách hàng mua sắm, sử dụng dịch vụ quan trọng ảnh hƣởng trực tiếp tới doanh thu lợi nhuận doanh nghiệp Các hệ thống khuyến nghị đƣợc sử dụng nhiều, đặc biệt thƣơng mại điện tử eBay, Amazon mạng xã hội Facebook, Instagram ) Dịch vụ giá trị gia tăng viết tắt VAS, tiếng anh Value-added service) thuật ngữ phổ biến dùng lĩnh vực công nghiệp viễn thông, VAS đƣợc biết đến dịch vụ ngồi gọi, fax Đối với điện thoại di động dịch vụ ngồi gọi thoại dịch vụ khác ví dụ SMS, nhạc chờ, dịch vụ Data nhƣ GPRS hay 3g điều đƣợc xem dịch vụ giá trị gia tăng Tập khách hàng sử dụng viễn thông tập khách hàng lớn Việt Nam 100 triệu thuê bao nhà mạng lớn Viettel, Vina, Mobiphone Hiện dịch vụ VAS phát triển mạnh, doanh thu lớn, chiếm t lệ lớn tổng doanh thu nhà mạng Riêng Viettel có khoảng 300 dịch vụ VAS, việc lựa chọn dịch vụ phù phợp cho khách hàng trở nên cực k quan trọng Hiện nay, phần lớn hệ thống khuyến nghị phát triển dựa vào lọc cộng tác dựa ba phƣơng pháp chính: Lọc dựa nội dung Content-based filtering , Lọc dựa cộng tác Collaborative Filtering kết hợp phƣơng pháp Lọc dựa nội dung phƣơng pháp tƣ vấn dịch vụ dựa nội dung sản phầm, lịch sử sử dụng dịch vụ ngƣời dùng Lọc dựa cộng tác phƣơng pháp tƣ vấn dịch vụ cho ngƣời dùng dựa lịch sử, đánh giá sản phẩm dịch vụ ngƣời dùng khác có đặc điểm với ngƣời dùng cần tƣ vấn Vì luận văn này, nghiên cứu ứng dụng số phƣơng pháp lọc phƣơng pháp để áp dụng cho tốn dịch vụ VAS ngày Viễn thơng Nội dung luận văn bao gồm đề sau: Vấn đề 1: Tìm hiểu hệ thống khuyến nghị Recommender System Vấn đề 2: Tìm hiểu, phân tích tốn khuyến nghị cho dịch vụ VAS Vấn đề 3: Phân tích, tìm hiểu số phƣơng pháp, kỹ thuật sử dụng để xây dựng hệ thống khuyến nghị cho toán dịch vụ VAS Vấn đề 4: Xây dựng hệ thống thử nghiệm demo chƣơng trình Cụ thể vấn đề đƣợc làm rõ chƣơng 1, giới thiệu chung hệ thống khuyến nghị, cần thiết, hiệu đem lại mơ hình hệ thống khuyến nghị Chƣơng giải vấn đề 2, giới thiệu dịch vụ VAS ngành Viễn thông, phân tích tốn Chƣơng tìm hiểu số mơ hình, kỹ thuật áp dụng vào tốn VAS Và cuối cùng, phần thử nghiểm chƣơng trình đƣợc trình bày chƣơng