Nghiên cứu phương pháp xử lý dữ liệu cho hệ thống gợi ý và triển khai trên các thiết bị có tài nguyên hạn chế

Abstract

Luận án nghiên cứu đề xuất các phép đo độ tương đồng mới nhằm nâng cao độ chính xác của các dự đoán đánh giá đưa ra bởi mô hình CF dựa trên ghi nhớ; Đề xuất các mô hình trích xuất đặc trưng ẩn và xử lí dữ liệu đặc trưng sản phẩm, áp dụng vào các thuật toán kết hợp giữa lọc dựa trên nội dung vàCF; Đề xuất các phương pháp xây dựng dữ liệu sở thích người dùng từ dữ liệu mô tả đặc trưng của sản phẩm và lịch sử tương tác, và đề xuất cải thiện các thuật toán CF sử dụng nguồn dữ liệu người dùng mới; Chứng minh khả năng triển khai của các mô hình đề xuất trên thiết bị có phần bứng hạn chế, giảm thiểu thời gian phản hồi và tăng tính bảo mật trong quá trình truyền tải dữ liệu.