ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ
TRẦN ANH DŨNG
Ứng dụng các mô hình học sâu vào kĩ
thuật lọc cộng tác dựa trên mô hình cho
các hệ thống khuyến nghị thương mại
Ngành:
Công nghệ thông tin
Chuyên ngành:
Quản lý Hệ thống thông tin
Mã số:
8480205.01
LUẬN VĂN THẠC SĨ QUẢN LÝ HỆ THỐNG THÔNG TIN
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC:
TS. TRẦN TRỌNG HIẾU
Hà Nội – 09/2020
i
Mục lục
LỜI CẢM ƠN ..................................................................................................................... iii
LỜI CAM ĐOAN ................................................................................................................ iv
DANH MỤC KÝ HIỆU VÀ CHỮ VIẾT TẮT .................................................................... v
DANH MỤC HÌNH VẼ ...................................................................................................... vi
DANH MỤC BẢNG BIỂU .............................................................................................. viii
Chương 1: Tổng quan về hệ thống khuyến nghị .................................................................. 1
1. Giới thiệu .................................................................................................................... 1
2. Một số khái niệm chung về hệ thống khuyến nghị .................................................... 2
3. Phương thức hoạt động của Hệ khuyến nghị ............................................................. 4
3.1. Phát biểu bài toán khuyến nghị............................................................................ 5
3.2. Các phương pháp tiếp cận xây dựng hệ thống khuyến nghị. .............................. 5
4. Các tiêu chuẩn đánh giá hệ khuyến nghị .................................................................. 12
4.1. Trung bình lỗi tuyệt đối ..................................................................................... 13
4.2. Sai số bình phương trung bình ........................................................................... 13
Chương 2: Hệ khuyến nghị dựa trên lọc cộng tác sử dụng kỹ thuật học sâu ..................... 15
1. Bài toán khuyến nghị dựa trên cộng tác ................................................................... 15
1.1. Lọc cộng tác dựa vào bộ nhớ ............................................................................. 15
1.2. Lọc cộng tác dựa trên mô hình .......................................................................... 18
2. Các mô hình học sâu kết hợp với hệ khuyến nghị ................................................... 21
2.1. Phân loại hệ thống khuyến nghị dựa trên kiến trúc hệ thống ............................ 21
2.2. Vai trò của các kỹ thuật học sâu trong bài toán khuyến nghị ............................ 27
2.3. Một số hạn chế khi áp dụng các mô hình học sâu cho hệ khuyến nghị ............ 28
Chương 3: Đề xuất mô hình hệ khuyến nghị sử dụng kỹ thuật học sâu ............................. 29
1. Kiến trúc mô hình ..................................................................................................... 29
1.1. Lớp nhúng (Embedding layer): ......................................................................... 29
1.2. Lớp nối (Concatenate layer): ............................................................................. 31
1.3. Các lớp ẩn (Fully-connected layers): ................................................................. 32
1.4. Đầu ra hồi quy tuyến tính (Linear Regression Output): .................................... 36
ii
1.5. Hàm mục tiêu của mô hình: ............................................................................... 37
2. Một số nhận xét về mô hình ..................................................................................... 38
Chương 4: Cài đặt, thử nghiệm mô hình đề xuất ............................................................... 39
1. Môi trường và các công cụ được sử dụng ................................................................ 39
1.1. Bộ dữ liệu mẫu Movielens ................................................................................. 39
1.2. Thư viện MxNet ................................................................................................ 39
1.3. Máy chủ Colaboratory ....................................................................................... 41
2. Thực nghiệm và đánh giá ......................................................................................... 42
2.1. Bộ dữ liệu Movielens-20M: .............................................................................. 42
2.2. Cài đặt thí nghiệm và đánh giá kết quả thu được .............................................. 47
2.3. Đánh giá ............................................................................................................. 52
Kết luận ............................................................................................................................... 55
Tài liệu tham khảo .............................................................................................................. 57
iii
LỜI CẢM ƠN
Trước tiên tôi xin dành lời cảm ơn chân thành và sâu sắc đến thầy giáo TS. Trần
Trọng Hiếu – người đã hướng dẫn, khuyến khích, chỉ bảo và tạo cho tôi những điều kiện
tốt nhất từ khi bắt đầu cho tới khi hoàn thành công việc của mình.
Tôi xin dành lời cảm ơn chân thành tới các thầy cô giáo khoa Công nghệ thông tin,
trường Đại học Công nghệ, Đại học Quốc gia Hà Nội đã tận tình đào tạo, cung cấp cho tôi
những kiến thức vô cùng quý giá, bổ ích và đã tạo những điều kiện tốt nhất cho tôi trong
suốt quá trình học tập, nghiên cứu tại trường.
Cuối cùng, tôi xin cảm ơn tất cả những người thân yêu trong gia đình cùng toàn thể
bạn bè, đồng nghiệp những người đã luôn giúp đỡ, động viên tôi trong quá trình học tập và
nghiên cứu chương trình sau đại học tại Đại học Công nghệ, ĐHQGHN.
Luận văn này được tài trợ bởi đề tài cấp ĐHQGHN mã số QG-19.23.
iv
LỜI CAM ĐOAN
Tôi xin cam đoan rằng luận văn thạc sĩ Quản lý hệ thống thông tin “Ứng dụng các
mô hình học sâu vào kĩ thuật lọc cộng tác dựa trên mô hình cho các hệ thống khuyến nghị
thương mại” là công trình nghiên cứu của riêng tôi, không sao chép lại của người khác.
Trong toàn bộ nội dung của luận văn, những điều đã được trình bày hoặc là của chính cá
nhân tôi hoặc là được tổng hợp từ nhiều nguồn tài liệu. Tất cả các nguồn tài liệu tham khảo
đều có xuất xứ rõ ràng và hợp pháp.
Tôi xin hoàn toàn chịu trách nhiệm và chịu mọi hình thức kỷ luật theo quy định cho
lời cam đoan này.
Hà Nội, ngày … tháng … năm 2020
Tác giả luận văn
Trần Anh Dũng