Đặc tính time trong hệ thống gợi ý.Đặc tính time trong hệ thống gợi ý.Đặc tính time trong hệ thống gợi ý.Đặc tính time trong hệ thống gợi ý.Đặc tính time trong hệ thống gợi ý.Đặc tính time trong hệ thống gợi ý.Đặc tính time trong hệ thống gợi ý.Đặc tính time trong hệ thống gợi ý.Đặc tính time trong hệ thống gợi ý.Đặc tính time trong hệ thống gợi ý.Đặc tính time trong hệ thống gợi ý.Đặc tính time trong hệ thống gợi ý.Đặc tính time trong hệ thống gợi ý.Đặc tính time trong hệ thống gợi ý.Đặc tính time trong hệ thống gợi ý.Đặc tính time trong hệ thống gợi ý.Đặc tính time trong hệ thống gợi ý.Đặc tính time trong hệ thống gợi ý.Đặc tính time trong hệ thống gợi ý.Đặc tính time trong hệ thống gợi ý.
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CẦN THƠ KHOA CNTT-TT Đề tài: “ĐẶC TÍNH THỜI GIAN” TRONG HỆ THỐNG GỢI Ý NHẠC Tác giả: Võ Thị Xuân Mai Trần Nguyễn Minh Thư SV thực : GV hướng dẫn : Trương Thị Phượng B1609542 Trần Nguyễn Minh Thư Nguyễn Bích Ngân B1609533 NỘI DUNG I II III IV Giới thiệu Hệ Thống gợi ý nhạc Thảo Luận Phương Pháp Kết luận I Giới thiệu II Thảo Luận GIỚI THIỆU Hệ thống gợi ý nhạc có vai trò cung cấp hát phù hợp với sở thích người nghe Hệ thống gợi ý nhạc theo tâm trạng, phản hồi tiềm ẩn… Ngoài đề xuất khác cách sử dụng thời gian ngày, để đưa gợi ý III Phương Pháp IV Kết Luận I Giới thiệu II Thảo Luận GIỚI THIỆU Buổi sáng, thể loại âm nhạc sôi động để khởi đầu ngày ưa chuộng buổi tối nhạc nhẹ nhàng giúp người nghe dễ dàng chìm vào giấc ngủ III Phương Pháp IV Kết Luận I Giới thiệu II Thảo Luận III Phương Pháp THẢO LUẬN IV Kết Luận Kết đánh giá dựa tập liệu last.fm 1K với số lượng hát danh sách gợi ý 5, 10, 15, 20 thể Bảng Bảng 1: Bảng tổng hợp kết Diyi yang cộng sự, 2012 I Giới thiệu II Thảo Luận PHƯƠNG PHÁP Phân tích đặc trưng liệu âm nhạc Sơ đồ bên biểu diễn số lượt nghe hát liệu Lastfm-dataset-1k (2005-2009) Lượt nghe cao nhạc phân biệt khoảng 2500 lần III Phương Pháp IV Kết Luận I Giới thiệu II Thảo Luận PHƯƠNG PHÁP III Phương Pháp IV Kết Luận Một nhạc có tính tái sử sụng cao người dùng thường nghe nhiều lần nhạc yêu thích Hình Số lần nghe nhạc thính giả (2006 – 2009) I Giới thiệu II Thảo Luận PHƯƠNG PHÁP III Phương Pháp IV Kết Luận Những khoảng thời gian cụ thể ngày, người dùng có sở thích khác vào khoảng thời gian khác Hình 3: Thống kê tần suất nghe nhạc I Giới thiệu II Thảo Luận III Phương Pháp PHƯƠNG PHÁP IV Kết Luận 2.Vấn đề hát gợi ý Áp dụng lý thuyết Forgetting Curve để tính tươi hát S=1 hát nghe lần sau khoảng ngày , lưu trữ nhớ 0% → hát tươi Hình 4: Biểu đồ biểu diễn suy giảm nhớ I Giới thiệu II Thảo Luận PHƯƠNG PHÁP Áp dụng giải thuật dựa luật kết hợp Xây dựng tập luật thông qua lịch sử nghe nhạc người dùng Danh sách gợi ý gồm có nhạc III Phương Pháp IV Kết Luận I Giới thiệu II Thảo Luận KẾT LUẬN III Phương Pháp IV Kết Luận Đánh giá hệ thống Phương pháp Given-N để đánh giá tính hiệu hệ thống Gợi ý xem phù hợp người dùng chọn mục liệu từ danh sách gợi ý Hình 7: Phương pháp đánh giá given-1 I Giới thiệu II Thảo Luận KẾT LUẬN III Phương Pháp IV Kết Luận Từ 15h đến 21h khoảng thời gian người dùng nghe nhạc cao có độ xác cao Bảng 2: Bảng tổng hợp kết đánh giá phương pháp given-1 I Giới thiệu II Thảo Luận KẾT LUẬN III Phương Pháp IV Kết Luận 2.Tập liệu thực nghiệm Tập liệu có tổng số 19.150.868 dòng giao dịch, 992 người dùng từ 66 quốc gia khác nhau, độ tuổi trung bình 25 Tiến hành tập liệu Lastfm-dataset-1k tập thẻ Tag mô tả hát Việc phân chia khoảng thời gian mang lại hiệu thời gian tính tốn Để có độ xác cao việc thực online cần thiết Thanks you !