HỆ THỐNG GỢI Ý THEO PHIÊN BẰNG PHƯƠNG PHÁP RECURRENT NEURAL NETWORK

Abstract

Ngày nay với sự phát triển vượt bậc của ngành công nghệ thông tin nhu cầu mua sắm của con người dần thay đổi từ truyền thống sang mua sắm trực tuyến. Nhu cầu mua sắm các loại mặc hàng đối với từng cá nhân là khác nhau vì vậy một trang thương mại điện tử thông thường không thể nào đám ứng được cho tất cả mọi người thế nên việc áp dụng hệ thống gợi ý để tối ưu hóa các sản phẩm cá nhân hóa càng phổ biến với mục đích mang sản phẩm phù hợp tới người dùng có trải nghiệm tốt hơn. Hệ gợi ý (Hệ khuyến nghị) hay Recommender System (hoặc Recommendation System) hiện nay là một trong những vấn đề được các công ty hay các trang thương mại điện tử rất quan tâm. Trong đó, hệ thống khuyến nghị của dựu án này nghiên cứu dựa trên lọc cộng tác (Collaborative filtering) sử dụng mô hình RNN(mạng thần kinh tái phát). Collaborative Filtering giúp bạn tìm thấy những gì bạn thích bằng cách tìm kiếm những người dùng tương tự như bạn. Vì vậy, trong khi hệ thống gợi ý có thể không biết gì về sở thích xem phim của bạn, nếu nó biết bạn và một người dùng khác cùng thích một bộ phim nào đó, nó có thể gợi ý cho bạn một bộ phim mà người dùng kia đã thích. Luận văn lần này sẽ triển khai mô hình dự đoán bằng cách sử dụng mô hình mạng thần kinh tái phát (RNN) (chẳng hạn như bộ nhớ dài-ngắn hạn LSTM).