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: 109,897,373

 Using Incremental Algorithm in Hybrid Recommender System Combined Sentiment Analysis
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Thin Nguyen Si, Trong Van Hung
Nơi đăng: Software Engineering and Management: Theory and Application; Số: 16;Từ->đến trang: 69-79;Năm: 2024
Lĩnh vực: Khoa học công nghệ; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Quốc tế
TÓM TẮT
Beside the problem how to improve hybrid system combine sentiment analysis, developing incremental algorithms become an interesting research in real-data en-vironment. While improving the extension of Vietnamese language sentiment analysis is still difficult, stochastic gradient descent algorithm (SGD) exposes the limitations about optimal process in incremental learning. Sterm from two issues, the study proposed model combine Long Short Term Memory with KSGD algorithms in matrix factorization to improve the time and accuracy of predict model. With experimental results, this work proves that proposed system achieves better results with accuracy and learning time.
ABSTRACT
Beside the problem how to improve hybrid system combine sentiment analysis, developing incremental algorithms become an interesting research in real-data en-vironment. While improving the extension of Vietnamese language sentiment analysis is still difficult, stochastic gradient descent algorithm (SGD) exposes the limitations about optimal process in incremental learning. Sterm from two issues, the study proposed model combine Long Short Term Memory with KSGD algorithms in matrix factorization to improve the time and accuracy of predict model. With experimental results, this work proves that proposed system achieves better results with accuracy and learning time.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn