I. Recommender System (RS)
1. Giới thiệu
Recommender System là một hệ thống phân loại thông tin dựa trên dữ liệu người dùng và các mục tiêu để đưa ra các gợi ý hoặc khuyến nghị
về các mục tiêu tương tự mà người dung có thé quan tâm.
Mục tiêu: cung cấp cho người dùng các gợi ý cá nhân và phù hợp để giúp họ khám phá, tìm kiếm và tiêu thụ thông tin, sản phẩm hoặc nội dung một cách dễ dàng và hiệu quả.
Lợi ích:
Cải thiện trải nghiệm người dùng.
Tối ưu hóa doanh thu qua up-sale, cross-sale,...
Tăng hiệu năng hoạt động, bằng tự động hóa.
Biến khách hàng tiềm năng thành khách hàng thật.
Hỗ trợ business intelligence.
Các thành phân chính:
Tập hợp người dùng.
Tập hợp sản phẩm.
Thông tin người dùng, sản phâm.
Lịch sử giao dịch.
Giả thiết: mức độ phù hợp của mỗi người với mỗi sản phẩm có thể số
hóa và mô hình hóa.
Chu trình thực hiện:
Thu thập dữ liệu.
Thiết kế feature.
Xây dựng mô hình.
Đánh giá mô hình.
Cải thiện.
Hình 134. Chu trình thực hiện của Data
Recommender System
š J I Ỷ
2. Giải thuật
Collaborative filtering
Recommenders Recommenders Recommenders
Content-based |
Simple Hybrid
Recommenders
User - user Item - item
Hình 145. Các phương pháp recommendation
Có nhiều phương pháp recommendation (gợi ý) được sử dụng trong hệ thống recommender system. Một số phương pháp phô biến:
e Content-Based Filtering (Lọc dựa trên nội dung): đưa ra các gợi ý dựa
trên sự tương đồng của nội dung của các mục tiêu. Ví dụ, trong hệ thông
Tecommendation phim, các phim tương tự được gợi ý dựa trên các thuộc
tính như thể loại, diễn viên, đạo diễn hoặc từ khóa.
Collaborative Filtering (Lọc cộng tác): sử dụng thông tin về sự tương tác hoặc sự ưu thích của người dùng và sự tương đồng giữa các người dùng dé đưa ra các gợi ý. Có hai dang chính của collaborative filtering:
= User-Based Collaborative Filtering: Gợi ý dựa trên hành vi va
sở thích của người dùng tương tự. Nếu một người dùng A và người dùng B có các sở thích giống nhau, hệ thống sẽ gợi ý các
mục tiêu đã được người dùng B đánh giá cao cho người dùng A.
= Item-Based Collaborative Filtering: Gợi ý dựa trên sự tương
đồng giữa các mục tiêu. Nếu một mục tiêu A và mục tiêu B được nhiều người dùng đánh giá cao, hệ thống sẽ gợi ý mục tiêu B cho
người dùng đang xem mục tiêu A.
Hybrid Recommender Systems (Hệ thống gợi ý kết hợp): Hệ thống này
ết hợp nhiều phương pháp dé cung cap gợi ý tốt hơn. Ví dụ, có thé kết
ợp content-based filtering và collaborative filtering đề tận dụng lợi thế
của cả hai phương pháp.
Matrix Factorization: Phương pháp này sử dung ma trận hạng thấp dé biểu diễn mối quan hệ giữa người dùng và mục tiêu. Bằng cách phân rã
ma tran, phương pháp này tim ra các yếu t6 ân, như sở thích và sự tương tác của người dùng, đề đưa ra các gợi ý.
Demographic Filtering (Lọc dựa trên đặc điểm nhóm): Phương pháp này sử dụng thông tin về đặc điểm và thông tin cá nhân của người dùng, chẳng hạn như tuổi, giới tính, vị trí địa lý, để gợi ý các mục tiêu phù
hợp với nhóm người dùng tương ứng.
Knowledge-Based Filtering (Lọc dựa trên kiến thức): Phương pháp này
sử dụng kiến thức cụ thể về mục tiêu và sở thích của người dùng đề đưa
ra các gợi ý. Ví dụ, trong lĩnh vực lọc sách, hệ thống có thể gợi ý các sách dựa trên các thông tin cụ thể về tác giả, thể loại, hoặc nội dung
sách.
Ngoài ra, có nhiều những phương pháp khác được ứng dụng trong
Tecommendation mang lại hiệu quả cao đó là:
Factorization Machines: Phương pháp Factorization Machines (FM)
kết hợp giữa gợi ý dựa trên nội dung va collaborative filtering. FM tao
ra một mô hình tương tác giữa các thuộc tính của người dùng và mục
tiêu dé dự đoán sự tương tác giữa chúng. FM có khả năng xử lý các tương tác không tuyến tính giữa các thuộc tính và cung cấp các dự đoán
gợi ý chính xác hơn.
Deep Learning: Deep learning, đặc biệt là các mạng nơ-ron hồi quy (Recurrent Neural Networks - RNN) và mạng nơ-ron hồi quy dài ngắn (Long Short-Term Memory - LSTM), đã được áp dụng trong hệ thống
gợi ý với hiệu quả cao. Deep learning có khả năng học các mẫu phức
tạp và tự động học các đặc trưng sâu của người dùng và mục tiêu, giúp
cải thiện chất lượng gợi ý.
Học tăng cường (Reinforcement Learning): Reinforcement Learning
(RL) có thể được sử dung trong hệ thống gợi ý dé tối ưu hoá quá trình tương tác với người đùng. RL có thể điều chỉnh các gợi ý dựa trên phản hồi từ người dùng, học từ các tương tác trước đó và tôi ưu hoá mục tiêu như tăng cường tương tác, tăng tỷ lệ chọn mục tiêu, hay tối thiểu hóa lỗi gợi ý.
Học máy tăng cường đa mục tiêu (Multi-objective Reinforcement
Learning): Phương pháp này tối ưu hoá nhiều mục tiêu đồng thời trong
hệ thống gợi ý. Thay vì chỉ tập trung vào mục tiêu đuy nhất như tối ưu
độ chính xác gợi ý, Multi-objective Reinforcement Learning giúp cân
đối giữa nhiều mục tiêu như độ chính xác, đa dạng, tính mới mẻ, và sự
tương tác với người dùng.
Gợi ý dựa trên đánh giá ngắn hạn (Session-based Recommendation):
Phương pháp này tập trung vào việc gợi ý dựa trên các phiên tương tác
ngắn hạn của người dùng. Thay vì dựa vào lịch sử dài hạn, session- based recommendation xem xét các hành vi gần đây để đề xuất những
mục tiêu tương tự hoặc phù hợp với ngữ cảnh hiện tại của người dùng. . Cong nghệ
e Công nghệ nha thông minh:
© 1
Hình 156. Amazon Echo (loa thông minh có trợ lý giọng nói)
Hình 167. Google Nest Hub (màn hình thông minh có trợ lý giọng nói)
Hình 178. Ring Video Doorbell (chuông cửa thông minh có video giám sát)
Hình 190. Nest Learning Thermostat (máy điều nhiệt thông minh)
© Công nghệ thé dục va sức khỏe:
AN
Hình 201. Fitbit Charge 4 (may theo dõi sức khỏe)
Hình 212. Peloton Bike + (xe dap tập thé dục thông minh)
8
Hình 223. Withings Body + (cân thông minh phân tích thành phần cơ thé)
Hình 245. Oura Ring (vòng thông minh theo dõi giấc ngủ và hoạt động)
e Công nghệ chơi game:
Hình 256. Sony PlayStation 5 (máy chơi game thế hệ tiếp theo)
Hình 267. Xbox Series X (máy chơi game thé hệ tiếp theo)
Hình 289. Oculus Quest 2 (tai nghe thực tế ảo)
Hình 290. Razer BlackWidow Elite (bàn phím chơi game)
© Nang suất và Sáng tạo Công nghệ:
Hình 301. Apple MacBook Pro (máy tính xách tay)
Hình 312. Microsoft Surface Pro 7 (thiết bị 2 trong 1 đa năng)
Hình 323. Wacom Intuos Pro (máy tính bảng)
Hình 334. Evernote (ứng dụng sắp xếp và ghi chú)
e Công nghệ giải trí tại nhà:
Hình 356. Sonos Arc (âm thanh cao cấp với Dolby Atmos)
3
⁄
Hình 367. Apple TV 4K (trình phát đa phương tiện trực tuyến)
Hình 378. Roku Streaming Stick(thiết bị phát trực tuyến giá cả phải chăng)
Hình 389. Bose QuietComfort 35 II (tai nghe khử tiếng ồn không dây)
. Giải pháp liên quan
Ngoài các đề xuất công nghệ đã cung cấp trước đó, đây là một số giải pháp và nền tảng liên quan có thể xem xét để xây dựng hệ thống đề xuất:
<3 MAHOUT
Hình 390. Hình ảnh thư viện Apache Mahout
Apache Mahout: Mahout là một thư viện máy học mã nguồn mở cung cấp nhiều thuật toán đề xây dựng các hệ thông đề xuất. Nó hỗ trợ lọc cộng tác, phân tích hệ số ma trận và các kỹ thuật khác. Mahout được xây dựng dựa trên Apache Hadoop, giúp nó phù hợp đề xử lý các bộ dữ
liệu quy mô lớn.
LENSKit
Hinh 401. Hinh anh LensKet
LensKit: LensKit là bộ công cụ mã nguồn mở đề xây dựng các hệ thống
dé xuất trong Java. Nó cung cấp các thuật toán lọc cộng tác, lọc dựa trên nội dung và các phương pháp kết hợp. LensKit cung cấp một khung
linh hoạt và có thể mở rộng với nhiều công cụ và số liệu đánh giá khác
A Python scikit for recommender systems.
Hinh 412. Hinh anh thu vién Surprise
Surprise: Surprise là một thư viện Python được thiết kế đặc biệt để xây dựng và đánh giá các hệ thống đề xuất. Nó cung cấp các thuật toán lọc cộng tác khác nhau và hỗ trợ cả phản hồi rõ ràng và ẩn. Surprise rất dễ
sử dụng và tích hợp tốt với các thư viện thao tác dữ liệu phổ biến của
Python như pandas.
Amazon
Hinh 423. Hinh anh Amazon Personalize
Amazon Personalize: là dich vụ được quan lý hoàn toàn cho phép bạn
xây dựng hệ thống đề xuất mà không phải lo lắng về cơ sở hạ tang và khả năng mở rộng. Nó tận dụng các thuật toán máy học và cơ sở hạ tầng
dữ liệu rộng lớn của AWS để cung cấp các đề xuất được cá nhân hóa. Amazon Personalize hỗ trợ lọc cộng tác, xếp hạng được cá nhân hóa và các phương pháp tiếp cận dựa trên học tập củng có.
Hình 434. Hình ảnh Google Cloud Recommendations AI
Google Cloud Recommendations AI: Đề xuất AI là một dịch vụ được quản
lý do Google Cloud cung cấp cho phép bạn xây dựng các hệ thống đề xuất.
Nó sử dụng cơ sở hạ tầng và thuật toán máy học của Google để đưa ra các
đề xuất được cá nhân hóa. Đề xuất AI hỗ trợ lọc cộng tác, lọc dựa trên nội dung và các phương pháp kết hợp.
Association Rule Mining (Khai thác quy tắc kết hợp): Các kỹ thuật khai thác quy tắc kết hợp, chăng hạn như thuật toán Apriori, có thể được sử dụng đề khám phá các mẫu và kết hợp trong các tập dit liệu lớn. Cách tiếp cận này đặc biệt hữu ích cho việc phân tích giỏ thị trường và đề xuất các mặt hàng dựa trên sự xuất hiện đồng thời của các giao dịch mua. Các thư viện như MLxtend hoặc gói quy tắc trong R có thể được sử dụng đề khai thác quy tắc kết hợp.
Context-Aware Recommender Systems (Hệ théng đề xuất nhận biết ngữ cảnh): Hệ thống đề xuất nhận biết ngữ cảnh tính đến thông tin ngữ cảnh
bổ sung, chẳng hạn như vị trí người dùng, thời gian trong ngày hoặc loại thiết bị, để cung cấp các đề xuất được cá nhân hóa hơn. Các hệ thống này
có thể được xây dựng bằng các kỹ thuật như lọc cộng tác với ngữ cảnh,
lọc dựa trên nội dung với các tính năng theo ngữ cảnh hoặc các phương
pháp kết hợp. Các khung như ContextRec hoặc LensKit với các tiện ích
mở rộng theo ngữ cảnh có thê hỗ trợ phát triển các đề xuất nhận biết ngữ
cảnh.
Knowledge-Based Recommender Systems (Hệ thống đề xuất dựa trên tri thức): Hệ thống đề xuất dựa trên tri thức sử dụng kiến thức rõ rang về SỞ
người dùng dé tạo dé xuất. Các hệ thống này có thé dựa trên quy tắc, sử dụng quy tắc néu-thi hoặc sử dụng bản thé luận dé biểu diễn kiến thức miễn.
Contextual Filtering (Lọc theo ngữ cảnh): Lọc theo ngữ cảnh tính đến thông tin theo ngữ cảnh, chăng hạn như thời gian, địa điểm hoặc bối cảnh người dùng để đưa ra các đề xuất được cá nhân hóa. Ví dụ: dé xuất các mặt hàng khác nhau dựa trên thời gian trong ngày hoặc đề xuất phim dựa trên vị trí hiện tại của người dùng. Lọc theo ngữ cảnh có thể được kết hợp với các kỹ thuật đề xuất khác để tăng cường cá nhân hóa.
II. Web application cinema system
Các chức năng chính của các website rap chiếu phim:
Xem lịch chiếu: Trang web rạp chiếu phim cho phép người dùng xem lịch chiếu các phim đang chiếu và sắp chiều trong các rạp. Thông tin về thời gian chiếu, phòng chiếu và suất chiếu sẽ được hiền thị.
Tìm kiếm phim: Người dùng có thé tìm kiếm các phim đang chiếu theo tên, thé loại, diễn viên, đạo diễn hoặc từ khoá khác. Chức năng này giúp người dùng dễ dàng tìm kiếm phim mà họ quan tâm.
Đặt vé trực tuyến: Người dùng có thé đặt vé xem phim trực tuyến thông qua trang web. Họ có thể chọn phim, ngày giờ chiếu, loại vé và số lượng
vé cần đặt. Sau đó, họ thực hiện thanh toán trực tuyến dé hoàn tat qua
trình đặt vé.
Chọn chỗ ngồi: Một số trang web rạp chiếu phim cho phép người dùng chọn chỗ ngôi trực tuyến. Người dùng có thé xem bản đồ ghế ngồi trong rạp và chọn chỗ ngồi theo sở thích của mình.
Thông tin phim: Trang web rạp chiếu phim cung cấp thông tin chỉ tiết
về các phim đang chiếu và sắp chiếu. Người dùng có thé tìm hiểu về nội dung phim, diễn viên, đạo diễn, thể loại, đánh giá và xem trailer. Khuyến mãi và ưu đãi: Các trang web rạp chiếu phim thường thông báo
về các khuyến mãi, ưu đãi đặc biệt, vé combo, hay các chương trình khách hang thân thiết dé thu hút và tạo động lực cho người dùng.
1H.
© Tin tức và sự kiện: Một số trang web cung cấp tin tức, bài viết va thông
tin về các sự kiện, budi giao lưu, hoặc các budi công chiếu đặc biệt của
các bộ phim.
© Tạo tài khoản người ding: Một số trang web cho phép người dùng tao
tài khoản để quản lý thông tin cá nhân, lịch sử đặt vé, theo đõi phim yêu thích, và nhận thông báo về các phim mới và sự kiện liên quan.
e Hỗ trợ khách hàng: Trang web rạp chiếu phim cung cấp kênh hỗ trợ
khách hàng như chat trực tuyến, số điện thoại hỗ trợ hoặc biéu mẫu liên
hệ dé giải đáp thắc mắc và hỗ trợ người dùng.
e Đánh giá và nhận xét: Một số trang web cung cấp tính năng cho phép
người dùng đánh giá và viết nhận xét về các bộ phim mà họ đã xem. Ứng dụng của IOT trong hệ thống rạp chiếu phim
Internet of Things (IoT) có khả năng cách mạng hóa các khía cạnh khác nhau
của hệ thống rạp chiếu phim, nâng cao trải nghiệm tổng thể cho cả nhà điều hành rạp chiều phim và khán giả xem phim. Dưới đây là một số ví dụ về cách
IoT đã được áp dụng:
Hình 445. Hình ảnh Smart Ticketing and Access Control
Smart Ticketing and Access Control (Kiểm soát truy cập và bán vé thông minh):Công nghệ IoT có thể hợp lý hóa các quy trình kiểm soát truy cập và bán vé. IoT có thé cải thiện quy trình bán vé bằng cách giới thiệu các giải pháp bán vé thông minh. Điều này liên quan đến việc sử dụng các thiết bị được kết
nối, chẳng hạn như ứng dụng dành cho thiết bị di động, sử dụng mã QR hoặc
thẻ RFID, dé hợp lý hóa quy trình mua vé, vào cửa và chọn chỗ ngồi cho phép khách hàng mua vé trực tuyến hoặc qua ứng dụng dành cho thiết bị đi động và vào rạp chiếu phim bằng cách quét vé của họ. Nó có thể giảm thời gian chờ
đợi, cho phép giao dịch không tiếp xúc và mang lại trải nghiệm thuận tiện hơn cho người xem phim. Các hệ thống kiểm soát truy cập dựa trên IoT có thé cung cấp lối vào an toàn và liền mach cho người xem phim đồng thời cho phép
quản lý đám đông hiệu quả.
Hình 456. Hình ảnh kiểm soát môi trường và ánh sáng thông minh
Smart Lighting and Environment Control (Kiểm soát môi trường và ánh sáng thông minh): Hệ thống chiếu sáng hỗ trợ IoT có thé được sử dụng trong các phòng chiếu phim dé cung cap khả năng điều khiển ánh sáng thông minh. Các
hệ thống này có thể điều chỉnh mức độ ánh sáng và màu sắc dựa trên các cảnh phim, tạo hiệu ứng ánh sáng động và giúp tạo ra trải nghiệm sống động. Ngoài
ra, các hệ thống quản lý năng lượng (như các cảm biến và điều khiển thông minh) dựa trên IoT có thé tối ưu hóa mức tiêu thụ năng lượng trong rạp chiều phim bằng cách giám sát và kiểm soát ánh sáng, HVAC (sưởi ấm, thông gió
và điều hòa không khí) và các thiết bị tiêu thụ năng lượng khác, đảm bảo sự thoải mái tối ưu cho khán giả.
Digital Signage and Advertising (Bảng hiệu và quảng cáo kỹ thuật số): IoT có thể tạo điều kiện thuận lợi cho việc triển khai các hệ thống bảng hiệu kỹ thuật
số trong các cụm rạp chiêu phim dé cung cấp quảng cáo được nhắm mục tiêu, lịch chiếu phim, ưu đãi giảm giá và các thông tin liên quan khác. Những màn hình này có thể được quản lý và cập nhật từ xa, cho phép phân phối nội dung theo thời gian thực và quảng cáo được nhắm mục tiêu. Cảm biến IoT cũng có thể thu thập đữ liệu về nhân khâu học và hành vi của đối tượng, cho phép
quảng cáo được cá nhân hóa và cải thiện mức độ tương tác của khách hàng.
Hình 478. Hình ảnh giám sát chỗ ngồi thông minh Smart Seat Monitoring (Giám sát chỗ ngồi thông minh): Cảm biến IoT có thể được tích hợp vào ghế ngồi trong rạp chiếu phim đề theo dõi tinh trạng sử dụng của chúng. Thông tin này có thé được sử dung đề cung cấp thông tin cập nhật
về tình trạng chỗ trống theo thời gian thực cho khách hàng và tối ưu hóa việc phân bổ chỗ ngồi trong quá trình mua vé. Nó cũng có thể giúp nhân viên rạp chiếu phim xác định và giải quyết kịp thời bat kỳ van đề nào với việc sắp xếp chỗ ngồi.
Facility Management and Maintenance (Quản lý và bảo trì cơ sở): Có thể lắp đặt cảm biến IoT và thiết bị giám sát trong rạp chiếu phim dé theo dõi các thông số khác nhau như nhiệt độ, độ am, cong suất sử dụng và hiệu suất của thiết bị. Dữ liệu này có thể được thu thập và phân tích trong thời gian thực để đảm bảo các điều kiện tối ưu, xác định nhu cầu bảo trì và chủ động giải quyết các vấn đề như lỗi thiết bị hoặc vi phạm an ninh. IoT có thể hỗ trợ các nhiệm
vụ quản lý và bảo trì cơ sở trong các cụm rạp chiếu phim. Các cảm biến được kết nối có thể giám sát thiết bị và cơ sở hạ tầng, chẳng hạn như hệ thống