TIỂU LUẬN hệ thống gợi ý recommendation system

Hệ thống gợi ý Recommendation System Nhóm – INT3507 Thành viên: Nguyễn Trần Nhật Anh: 19020240 Nguyễn Tiến Đàn : 19020240 Trường Hoàng Sơn : 19020420 Nội dung 01 Tổng quan 03 Các vấn đề 05 Đối tượng, mục tiêu, ý nghĩa Cấu trúc liệu Timeline Các mốc thời gian cụ thể 02 Phương pháp 04 Kết luận Lý thuyết,Thực tiễn Tiềm năng, khó khăn 01 Tổng quan     Đối tượng Mục tiêu Ý nghĩa Đánh giá vào ứng dụng thực tế Tổng quan Hệ thống gợi ý cho doanh nghiệp xây dựng ứng dụng thương mại điện tử, cụ thể hệ thống gợi ý cho website bán sách online Đối tượng • • • Tính phù hợp: gợi ý items thích hợp với users Tính lạ: gợi ý items Mở rộng đa dạng việc gợi ý Mục tiêu - Làm tăng doanh thu lợi nhuận cho người kinh doanh, tạo nên trung thành users - Nâng cao trải nghiệm người dùng Trên thực tế, hệ thống gợi ý sử dụng rộng rãi đặc biệt lĩnh vực thương mại, đem lại hiệu cao Ví dụ: Shopee, Lazada, Tiki, … Ý nghĩa Đánh giá 02 Phương pháp công nghệ Lý thuyết thực tiễn, công nghệ sử dụng Phương pháp Lý thuyết Thực tiễn Phương pháp sử dụng hệ thống gợi ý: Chọn phương pháp lọc cộng tác • Lọc cộng tác • Lọc theo nội dung • Lọc dựa theo sở tri thức Phương pháp lọc cộng tác phương pháp phân tích liệu người dùng để tìm mối tương quan đối tượng người dùng Công nghệ áp dụng Html Python Javascript SQL sử dụng thuật toán xây dựng ma trận tính tốn độ tương tự người dùng CSS 03 Các vấn đề Cấu trúc hệ thống, liệu, khả áp dụng Cấu trúc hệ thống Lọc cộng tác hoạt động cách xây dựng sở liệu, lưu trữ dạng ma trận người dùng (users) - sản phẩm (items) dịng vectơ Sau đó, phân tích liệu, tính tốn tương đồng users với để đưa gợi ý Ý tưởng quan trọng phương pháp người dùng tương tự có xu hướng sử dụng sản phẩm tương tự  Cấu trúc hệ thống Dữ liệu - Nguồn liệu: thu thập thông qua đánh giá người dùng loại sách hệ thống, tài liệu dự án cơng cộng 04 Kết luận Tiềm năng, khó khăn Tiềm • Phương pháp có khả dự đốn sở thích nhu cầu người dùng để đưa gợi ý sản phẩm phù hợp • Có thể gợi ý sản phẩm phù hợp sở thích •  Phù hợp với hệ thống lớn có nhiều đánh giá từ phía người dùng • Ngày nay, phương pháp sử dụng phổ biến trang thương mại điện tử lớn Amazon, Tiki, Youtube,… Khó khăn • Khơng thể gợi ý khách hàng chưa có liệu lịch sử tương tác mặt hàng • Khi lượng sản phẩm lớn số lượng khách hàng đánh giá khơng nhiều phương pháp khơng hiệu • Không thể gợi ý sản phẩm sản phẩm chưa đánh giá • Cho độ xác sở thích người dùng thay đổi 05 Timeline Các mốc thời gian hoàn thành dự án Timeline Tuần 1,2 Xác định chủ đề, lên ý tưởng Tuần 3,4 Tìm hiểu cơng nghệ để tạo web, ngôn ngữ Python để tạo Recommendation Sytem Tuần 4-7 Tìm database phù hợp, thao tác câu lệnh Tuần Thực báo cáo kì, hồn thiện lý thuyết Tuần 9-15 Hồn thiện nội dung tiểu luận, làm demo Cảm ơn thầy bạn lắng nghe! ... thực tế Tổng quan Hệ thống gợi ý cho doanh nghiệp xây dựng ứng dụng thương mại điện tử, cụ thể hệ thống gợi ý cho website bán sách online Đối tượng • • • Tính phù hợp: gợi ý items thích hợp với... Shopee, Lazada, Tiki, … Ý nghĩa Đánh giá 02 Phương pháp công nghệ Lý thuyết thực tiễn, công nghệ sử dụng Phương pháp Lý thuyết Thực tiễn Phương pháp sử dụng hệ thống gợi ý: Chọn phương pháp lọc... lạ: gợi ý items Mở rộng đa dạng việc gợi ý Mục tiêu - Làm tăng doanh thu lợi nhuận cho người kinh doanh, tạo nên trung thành users - Nâng cao trải nghiệm người dùng Trên thực tế, hệ thống gợi ý