Xây dựng hệ thống quảng cáo dựa trên nơi chốn kết hợp với đánh giá của người dùng trong mạng xã hội di động

Trang 1

X ây dựng hệ thống quảng cáo dựa trên nơi chốn kết hợp với đánh giá của người dùng trong mạng xã hội di động

www.egobile.com

Trang 2

Nội dung

Tổng quan đề tài Tình hình nghiên cứu trong và ngoài nước

Mô hình khuyến nghị EgoRec Thực nghiệm và đánh giá mô hình EgoRec Kết luận

Trang 3

1 Tổng quan đề tài

Trang 4

1 Tổng quan đề tài

Trang 7

2 Tình hình nghiên cứu

• Memory-based: lịch sử đánh giá

của người dùng

• Model-based: mô hình lại hành vi

đánh giá của người dùng

Trang 9

Tom Chao Zhou, H M., Michael R Lyu, Irwin King A User Recommendation

Framework in Social Tagging Systems, 2010.

Trang 11

3 Mô hình khuyến nghị EgoRec

Mô hình tổng quan của EgoRec

Trang 12

Rating Context Tag Result Result Result

Trang 13

Trang 14

Trang 15

Ngữ cảnh thời gian Mã (giá trị số) Ý nghĩa

Ngày (Visiting day)

1 Ngày trong tuần (thứ 2 đến thứ 6)

2 Ngày cuối tuần (thứ bảy, chủ nhật)

Giờ (Visiting time)

Trang 16

Visiting

Trang 17

• Cạnh là số lần 2 tag cùng xuất hiện trong 1 hành vi.

[Newman] – Tìm kiếm cấu trúc cộng đồng (Finding Structure in Community)

Zhou đề xuất

Trang 18

𝐾𝐿𝐷 ( 𝑢∨𝑣 ) = ∑ Pr ( 𝑢 ,𝑜𝑢 𝑖 ) log Pr ( 𝑢,𝑜𝑢 𝑖 )

𝐽𝑆𝐷 ( 𝑢 | 𝑣 ) = 𝐾𝐿𝐷 ( 𝑢 | 𝑀 ) +𝐾𝐿𝐷(𝑣∨𝑀 )

2

Áp dụng: Jensen-Shannon divergence để tính mức độ tương đồng

giữa hai phân bố xác suất

u (a, b, c, d)  0.7 (e, f)  0.2 (g)  0.1

v (a, b, e)  0.75 (d, f)  0.25

JSD - Jensen-Shannon divergence KLD - Kullback-Leibler divergence

M

Zhou

Trang 19

Trang 20

Trang 21

4 Thực nghiệm và đánh giá

Thông tin cơ bản:

- Cấu hình thực nghiệm:

• Intel® Core™ i3 CPU M350 @ 2.27GHz 2.27GHz, 2GB RAM

• Intel® Core™ 2 Duo CPU E7300 @ 2.66GHz 2.67GHz, 2GB RAM

• Intel® Core™ 2 Duo CPU T5850 @ 2.16GHz 2.17GHz, 2GB RAM

- Bộ dữ liệu: MovieLen (cung cấp bởi GroupLen) và dữ liệu thu thập.

- Phương pháp thực nghiệm: tự xây dựng module xử lý và đánh giá

bằng PHP trên nền tảng Web

- Mô hình thực nghiệm:

Trang 22

Kết quả

10

𝐺 𝑛 −1

9

Đánh giá

RT

Trang 24

Thông tin bộ dữ liệu MovieLen

Số lượng

Số Tag được thiết lập (tas)

(Số bộ [user, movie, tag]

trong bảng dữ liệu tag)

Trang 28

Thông tin bộ dữ liệu thu thập thực tế

Số lượng

(Số bộ [user, location, tag]

200

Số User_Location được tag (user_location)

(Số bộ [user, location] trong bảng dữ liệu tag)

Trang 29

Dự đoán bằng MMBCF 80 82.4%

Dự đoán bằng EgoRec 93 95.8%

13.4%

Trang 31

5 Kết luận

Phát triển ekit framework – Easy Toolkit.

Đề xuất mô hình khuyến nghị EgoRec (R x C x T)

Phiên bản thử nghiệm MXH định vị Egobile.

1 paper tại Hội nghị Quốc Tế iiWAS (ACM Indexed)

Hung Q Tao, V L Y N., Hieu M Nguyen, Viet H Huynh, Tuan A Nguyen

(2011) “Egobile: Where Social Networks Go Mobile” The 13th International

Conference on Information Integration and Web-based Applications & Services (iiWAS): 408-411 (05/12/2011).

Trang 32

Hướng phát triển

Trang 33

6 Hiện thực – Demo

Trang 34

Thống kê đề tài

Trang 35

www.egobile.com – Everything Goes On Mobile

Thank You!

Trang 36

Q&A: Mô hình chuẩn hóa Movielen

Movie (movie, genre)

Trang 37

Q&A: Độ thưa dữ liệu tag

Bảng dữ liệu Movielen gốc bộ dữ liệu nhỏ Trung bình 10 kết hợp movie Chia nhỏ + Chia nhỏ + kết hợp movie và user

Độ thưa Giảm 10.32 lần Giảm 36.61 lần Giảm 84.34 lần

Bảng kết quả giảm độ thưa dữ liệu gán nhãn

Trang 38

Số lượng

(Số bộ [user, movie, tag]

Trang 39

𝑢𝑠𝑒𝑟 𝑚𝑜𝑣𝑖𝑒= 22=1

Tag’

A E C D

𝑎𝑣𝑔𝑡𝑎𝑔 ′= 𝑡𝑎𝑠 𝑡𝑎𝑔= 4 4 =1

𝑠𝑝𝑎𝑟𝑠𝑒𝑡𝑎𝑔 ′= 𝑢𝑠𝑒𝑟 1

Trang 40

Bảng dữ liệu Movielen gốc bộ dữ liệu nhỏ Trung bình 10 kết hợp movie Chia nhỏ + Chia nhỏ + kết hợp movie và user

Độ thưa Giảm 10.32 lần Giảm 36.61 lần Giảm 84.34 lần

Bảng kết quả giảm độ thưa dữ liệu gán nhãn

Trang 41

Q&A: Tìm kiếm cấu trúc…

Các cách phân nhóm:

Cách 1: (a, b) (c, d) (e, f, g)Cách 2: (a, b, c, d) (e, f, g)Cách n: …

?

Rút ngắn chi phí tìm cách phân nhóm

?

Tìm được cách phân nhóm tốt nhất

Trang 42

Các cách phân nhóm:

Cách 1: (a, b) (c, d) (e, f, g)Cách 2: (a, b, c, d) (e, f, g)Cách n: …

Trang 43

Trang 44

! Rút ngắn chi phí tìm nhóm  Shortest Path Betweeness

Tính trọng số đỉnh và cạnh

Trang 45

Trang 46

a

Trang 47

Định dạng
Số trang	47
Dung lượng	3,18 MB