Tiểu luận môn thương mại điện tử Hệ thống tư vấn nội dung

Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software http:/Awww.foxitsoftware.com For evaluation only.. > Recommendation System 1a mot thanh phan trong hệ thông thông tin nhăm mục đích hỗ t

Trang 1

Content-Based Recommendation System

(Hệ thông tư vẫn nội dung)

GVHD: Thây Nguyễn Văn Đoàn

Thân Thị Ngọc Huyện 11320966

Trang 2

II Phan loai Recommendation System

III Content-Based Recommendation System

VỊ Xu hướng

VII.Kết luận

`

IV Xay dung Content-Based Recommendation System

V Ung dung Content-Based Recommendation System

oY

/

Trang 3

Generated by Foxit PDF Creator © Foxit Software

http:/Awww.foxitsoftware.com For evaluation only

“a Recommendation System la g1? >

Recommendation System 1a mot thanh phan

trong hệ thông thông tin nhăm mục đích hỗ trợ

người dùng tìm kiêm được đúng thông tin cân

thiết

> Bai toan tu van chinh 1a bai toan prediction

một kiểu của bài toán machine learning và

Trang 4

⁄2 Mục đích: SN

°Ò “Ghi nhận thong tin” nhăm hô trợ người dùng tim kiêm được nguôn tài nguyên (thông tin) phủ hợp

°© Là một trong những ứng dụng thiết yêu trong E- Commerce, cung cap những đê xuât được cho là phụ hợp, nhăm lược bỏ không gian thông tịn không lô, tạo khả năng điêu hướng trực tiếp nguol ding đến những san phẩm phủ hợp nhất

Trang 5

3 Một số hệ tư vẫn nỗi tiếng hiện nay như SN

Phim / TV/ am nhac: MovieLens, EachMovie, Morse,

- Web: Phoaks, Gab, Fab, IfWeb, Let's Browse

- Nha hang: Adaptive Place Advisor, Polylens, Pocket

restaurent finder

- Du lich: Dietorecs, LifestyleFinder

Trang 7

4 Loi ich Recommendation System >

° Trợ giúp hữu ích cho việc tìm kiêm thông tin

s Tiết kiệm thời gian tìm kiếm

° Tăng hiệu suất và tăng độ tin cậy

¢ Tang kha nang mua hàng

> Doanh thu tang nho hiéu ung cross-sell va thu

ae su gan bo cua người dùng /

Trang 8

a Content-based: "Show me more of the

À4 same what I've liked"

User profile & ~

Product features component list

Tham khao: Tutorial: Recommender Systems San

Trang 9

Trang 11

Hybrid: combinations of various inputs

k2 and/or composition of different mechanism

User profile & ~

Trang 12

° - Là hệ thông / vấn cho khách hàng một cach

tw dong dua trên việc đổi sánh những sở thích phủ hợp với nội dung san pham

° - Sản phẩm của hệ tư vấn lọc nội dung thường

mang tinh chat “textual” Vd: théng tin Website hay các tin ttc, van ban> keyword

ẨỂS,,N

Na .———ằẶŒSœ

Trang 13

2 Uu diém Content-based Recommendation system \

Không cân thông tin của người dùng khác

Có thê tư vân cho những người dùng có sở thích

khác biệt

Có thể tư vận những sản phẩm mới và không phô

biên Cung câp cho người dùng các giả1 thích vê sản phầm

Trang 14

System

¢ Su phan tich noi dung bi han ché

¢ Khé cé thé tao ra được sự bất ngo trong tu van/ tu van

Trang 15

Các đối tượng tứ vấn + Phim

Tuvan Thu thap thong tin

+ Sach Ap dung một thuật Cp người dũng

° Trang Web toán tư vấn

Trang 16

User u, all es]

a

Information FILTERING lá = Source COMPONENT |

Trang 17

IV Xay dung Content-based Recommendation System

1 Thu thap thong tin người dùng

Cac dang thong tin VD

Thong tin ca nhan Họ tên, tuổi , giới tính, nghề

mua, gia giam

Thong tin vé san pham Mau sac, chung loai

Trang 18

Biographies & Memoirs

FY Business & Investing F¥ Computers & Internet

Add to Your Favorites

I Arts & Photography I~ Children's Books

Il Comics & Graphic Novels I~ Cooking, Food & Wine

I Entertainment

I¥ Nonfiction

[ Outdoors & Nature 5

Trang 19

2 Cac cyt thuật

Trang 20

2 Cac ky thuat

Recommendation | Recommendation Technique |

Approach Heuristic-based Model-based

Content-based Commonly used techniques: Commonly used techniques:

¢ — TF-IDF (information retrieval) ¢ Bayesian classifiers

¢ Clustering ¢ Clustering

¢ Lang |995 ¢ — Artificial neural networks

¢ Balabanovic & Shoham 1997 Representative research examples:

¢ = Pazzani & Billsus 1997 ¢ = Pazzani & Billsus 1997

¢ Mooney et al 1998

¢ Mooney & Roy 1999

e — Billsus & Pazzani 1999, 2000 !)

¢ Zhang et al 2002 )

Trang 21

e IR: dua trén tu khoa cua đoạn văn ban

Tính toán độ tương đông giữa các Item và profile của người dùng dựa trên các keyword chông lên nhau

Title Genre Author Type Price Keywords

The Memoir David Paperback 29.90 Pres and jour-

Night of Carr nalism, drug

the Gun addiction, per-

sonal memoirs, New York

The Lace Fiction, Brunonia Hardcover 49.90 American contem-

Reader Mystery — Barry porary fiction, de-

tective, historical Into the Romance, Suzanne Hardcover 45.90 American fic- Fire Suspense Brock- tion, Murder,

Trang 22

¢ IR: dua trén tu khoa cua doan van bản

"= Loc bo tu khoa cua van ban: Xac dinh muc do

quan trong cua tu khoa k

M(1,7) = TF (i, ) * IDF (i)

“* TF: do tan sô xuất hiện của từ ï trong văn bản j

Trang 23

¢ IR: dua trén tu khoa cua doan văn bản

Cac ham Heuristic

Trang 24

¢ Phan lop Bayesian:

° Dự đoán lớp của mẫu cân kiểm tra dựa trên những thông tin từ tập huân luyện ban đâu (đã được gan nhãn lớp)

°© Là phương pháp phân loại sử dụng tr1 thức các xác suât đã qua huân luyện

¢ Gom nhom

= Mo hinh gom cum dir liéu (khong co nhan) sao cho

các dữ liệu cùng nhóm có các tính chất tuong tu’

nhau và dữ liệu của 2 nhóm khác nhau sẽ có các tính

mm chất khác nhau a >

Trang 25

Trang 26

5 Cac loi khuyén

¢ Hiéu vé khach hang va san pham

¢ X4y dung tiéu su ngudi ding: so thich, thoi quen

° Thông tin sản pham: đặc điểm điểm quan trong

»°- Giúp khách hàng hiểu về hệ tư vẫn

¢ Tang do tin cay

¢ Thuyét phuc khach hàng

Trang 27

V Ung dung ciia Content-based Recommendation System

1 Website am nhac: Pandora, eMusic

¢ Pandora - To play only music you'll love

~ 100 triệu người nghe

Trang 28

2 Phim / TV/Video: Netflix, Youtube,

¢ Netflix: Suggestions to watch instantly aaa

Watch unlimited movies & TV episodes over the Internet!

For one low monthly price

“ Watch right on your TV or computer Sorry, Netflix is not available

“ Cancel online anytime in your country yet

Enter your name and email address below and we'll email you when Netflix is available

Let me know

(Link ngu6n: http://www.readwriteweb.com/archives/netflix prize 2009.php)

Trang 29

3 Website mua ban : amazon, vinabook

¢ Amazon: King of Recommendations

Price For All Three: $245.83

=) Add all three to Cart ) | Add all three to Wish List

Some of these items ship sooner than the others Show details

Customers Who Bought This Item Also Bought

LOUK INSIDE! LOOK INSIDE!

= 7

Recommender Systems Networks, Crowds, and Algorithms of the Mining the Social Web: Programming Collective a=

| Back | Handbook by Francesco Markets: Reasoning Intelligent Web by Analyzing Data from Intelligence: Building =

Trang 30

Người Tình Sputnik Tác giả: Haruki Phía Nam Biên Giới, Phía Tây Mặt Trời Tác giả: Chuyện Con Mèo Dạy Hải Âu Bay Tác gi: Ệ

Haruki Murakami Luis Sepulveda

Trang 31

V Ung dung cia Content-based Recommendation System

4 Social Web: Facebook, Twitter, Flickr,

Tu van tim ban bé, tai nguyén (pictures, videos)

Nhung Cau Noi Bat Hu

Hãy viết qì đó a */ 197.132 thich diéu nay

ie minh 295.625 thich diéu nay

Các bạn ấy nhiều hơn mình nghĩ

Trang 33

Trang 34

¢ Két hop cdc phuong phap trong recommendation systems:

content-based, collaboration

¢ Media recommendation systems

¢ Recommendation systems trên các thiết bị di động: M-

Commerce, Tourism and visitor guides, Cultural heritage and museum guides, Home computing and entertainment

¢ Social Web recommendation systems fa

Trang 35

1 V6i cdc site E commerce, néu tich hop recommendation

sys(em tốt sẽ trở thành lợi thế cạnh tranh của doanh nghiệp

2 Có rất nhiều lĩnh vực có thể tích hợp với hệ thông

recommendation (E learning, digital library, email, y khoa, )

để mang lại những lợi ích to lớn 3 Bài toán Recommendation system là bài toán khó, phức tạp

cân tìm hiều và nghiên cứu phát triên (e

Trang 36

1 Toward the Next Generation of Recommender Systems: A Survey

of the State-of-the-Art and Possible Extensions

Gediminas Adomavicius, Member, IEEE, and Alexander Tuzhilin, Member, IEEE

2 A Survey of E-Commerce Recommender Systems

Kangning Wei, Jinghua Huang, Shaohong Fu

4 http://recsys.acm.org/2011/workshops.shtm] 5) )

Định dạng
Số trang	36
Dung lượng	3 MB