Home
Giới thiệu
Tài khoản
Đăng nhập
Quên mật khẩu
Đổi mật khẩu
Đăng ký tạo tài khoản
Liệt kê
Công trình khoa học
Bài báo trong nước
Bài báo quốc tế
Sách và giáo trình
Thống kê
Công trình khoa học
Bài báo khoa học
Sách và giáo trình
Giáo sư
Phó giáo sư
Tiến sĩ
Thạc sĩ
Lĩnh vực nghiên cứu
Tìm kiếm
Cá nhân
Nội dung
Góp ý
Hiệu chỉnh lý lịch
Thông tin chung
English
Đề tài NC khoa học
Bài báo, báo cáo khoa học
Hướng dẫn Sau đại học
Sách và giáo trình
Các học phần và môn giảng dạy
Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
Khen thưởng
Thông tin khác
Tài liệu tham khảo
Hiệu chỉnh
Số người truy cập: 110,027,302
Mô hình kết hợp phân tích cảm xúc và ma trận nhân tử trong bài toán khuyến nghị sản phẩm.
Tác giả hoặc Nhóm tác giả:
Nguyễn, Sĩ Thìn; Võ, Ngọc Đạt; Ngô, Lê Quân
Nơi đăng:
Đại học CNTT Và Truyền Thông Việt Hàn;
S
ố:
978-604-84-5998-7;
Từ->đến trang
: 51-60;
Năm:
2021
Lĩnh vực:
Công nghệ thông tin;
Loại:
Bài báo khoa học;
Thể loại:
Trong nước
TÓM TẮT
Trong những năm gần đây, việc nghiên cứu làm thế nào kết hợp các nguồn dữ liệu đầu vào khác nhau trong cùng một hệ thống khuyến nghị tích hợp thu hút sự quan tâm rất lớn. Theo đó, ma trận dữ liệu đánh giá hai chiều của bài toán ma trận nhân tử (người dùng sản phẩm) được mở rộng bằng cách chèn thêm các chiều bổ sung như: cảm xúc, thời gian, vị trí…). Một vấn đề khác, bài toán khắc phục tính khó mở rộng đặc tính dữ liệu trong phân tích cảm xúc tiếng Việt cũng đang được chú ý. Xuất phát từ hai vấn đề này, nhóm tác giả đã đề xuất mô hình kết hợp đặc tính bằng cách tích hợp ma trận nhân tử trong phương pháp lọc cộng tác với phân tích cảm xúc trong dự đoán đánh giá người dùng. Với kết quả thực nghiệm trên các bình luận của các ứng dụng điện thoại, mô hình đã chứng minh tính phù hợp của nghiên cứu và độ chính xác so với các mô hình đơn hiện nay.
ABSTRACT
In recent years, hybrid system using different kinds of input data into a unified model become an interesting research. According to it, traditional rating data (user x item) can be re-structured by setting additional dimensions (mood, time, user's location…of textual data). Meanwhile, Vietnamese sentiment analysis problem is also restricted by non-expansion feature of data input. Stem from these issues, this research proposed a featured combine model by integrating matrix factorization in collaborative filtering and sentiment analysis in text mining to predict rating user. With experimental results, the author proves that proposed model achieve better results in accuracy and is feasible to develop as the future direction research.
© Đại học Đà Nẵng
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn