Khuyến nghị bài viết cho diễn đàn trực tuyến sử dụng học sâu

Bài viết Khuyến nghị bài viết cho diễn đàn trực tuyến sử dụng học sâu đưa ra một hệ khuyến nghị cho người dùng trên diễn đàn sử dụng mô hình học sâu để biểu diễn thông tin bài viết và biểu diễn sở thích của người dùng. Để biểu diễn thông tin tiêu đề và nội dung bài viết, một lớp CNN sẽ được sử dụng để trích xuất thông tin về ngữ cảnh của từng từ trong câu từ đó phát hiện những từ khóa quan trọng.
Nội dung trích xuất từ tài liệu:
Khuyến nghị bài viết cho diễn đàn trực tuyến sử dụng học sâu Nguyễn Đỗ Hải, Nguyễn Thị Yến, Ngô Xuân Bách, Từ Minh Phương KHUYẾN NGHỊ BÀI VIẾT CHO DIỄN ĐÀN TRỰC TUYẾN SỬ DỤNG HỌC SÂU Nguyễn Đỗ Hải*, Nguyễn Thị Yến+, Ngô Xuân Bách‡, Từ Minh Phương‡ * Học viện An ninh nhân dân + Học viện Ngân hàng ‡ Học viện Công nghệ Bưu chính Viễn thông Tóm tắt: Diễn đàn là một kênh thu hút được sự tương Trước đây, các hệ khuyến nghị thường sử dụng hai phương tác của một số lượng lớn người dùng hàng ngày trên pháp chính là khuyến nghị dựa trên nội dung và khuyến Internet. Các diễn đàn ở Việt Nam hiện nay thường gợi ý nghị dựa trên lọc cộng tác. Hệ khuyến nghị dựa trên nội cho người dùng đọc những bài viết mới được đăng; người dung [1][2][3] thường biểu diễn nội dung của các đối dùng sẽ không tương tác với những bài viết này vì chúng tượng từ dạng văn bản thành dạng vector; sau đó biểu diễn không chứa những nội dung mà người dùng quan tâm. Các sở thích người dùng dựa trên việc tổng hợp vector của các hệ thống khuyến nghị sẽ dự đoán và giới thiệu những bài đối tượng mà người dùng đó đã tương tác và cuối cùng tính viết mà người dùng có thể quan tâm và bình luận, qua đó toán độ tương đồng giữa vector sở thích của người dùng với vector nội dung của các đối tượng mới để tìm ra các giải quyết phần nào vấn đề này. Trong bài báo này, chúng đối tượng mà người dùng quan tâm. Hệ khuyến nghị dựa tôi đề xuất một mô hình khuyến nghị các bài viết cho người trên lọc cộng tác [4][5][6] tập trung phân tích ma trận lịch dùng diễn đàn dựa trên lịch sử bình luận của người dùng sử tương tác giữa người dùng và sản phẩm để tìm ra sự trước đó. Phương pháp đề xuất gồm 3 phần chính bao gồm: tương đồng giữa sở thích của một số người dùng với nhau Phần thứ nhất sử dụng mạng tích chập CNN với cơ chế hoặc tìm ra những sản phẩm thường có xu hướng được Attention cho phép biểu diễn nội dung các bài viết trên tương tác cùng nhau. Dựa trên những sự tương đồng này, diễn đàn; phần thứ hai sử dụng cơ chế Attention để biểu mô hình lọc cộng tác sẽ đưa ra được những sản phẩm mà diễn sở thích của người dùng thông qua lịch sử bình luận người dùng quan tâm. và phần cuối cùng là so sánh sở thích của người dùng với nội dung bài viết để tìm ra bài viết người dùng quan tâm. Hiện nay, một số mô hình học sâu [7][8][9] cũng được Thử nghiệm trên dữ liệu thực cho thấy Phương pháp đề sử dụng để xây dựng các hệ khuyến nghị. Các mô hình học sâu được ứng dụng vào nhiều quá trình khác nhau khi xây xuất có khả năng khuyến nghị các bài báo tốt hơn rất nhiều dựng mô hình khuyến nghị như việc sử dụng các mạng so với các mô hình khuyến nghị truyền thống như phương CNN [7] để biểu diễn nội dung bài viết, hay sử dụng mạng pháp khuyến nghị dựa trên nội dung hoặc phương pháp RNN [10] để phát hiện ra các chuỗi sản phẩm thường được khuyến nghị dựa trên lọc cộng tác. tương tác cùng nhau. Các mô hình khuyến nghị dựa trên học sâu cho hiệu quả tốt hơn rất nhiều so với các mô hình Từ khóa: Cơ chế Attention, CNN, mạng tích chập, Diễn đàn, khuyến nghị truyền thống nhờ khả năng phân tích nhiều lớp Hệ khuyến nghị. thông tin ẩn trong dữ liệu. I. GIỚI THIỆU Trong hệ khuyến nghị bài viết trên diễn đàn nói chung, thông tin của bài viết thường nằm trong tiêu đề và nội dung Ngày nay người dùng Internet có thể sử dụng nhiều bài viết. Mặc dù tiêu đề và nội dung bài viết đều ở dạng ký kênh khác nhau để thu thập thông tin và chia sẻ quan điểm tự nhưng hai thành phần này có cách biểu diễn thông tin như blog, wiki, các trang mạng xã hội và các diễn đàn khác nhau. Trong khi phần tiêu đề thường ngắn gọn và Internet truyền thống khác. Trong các diễn đàn, người biểu diễn thông tin về bài viết qua một số từ khóa đặc trưng dùng vừa có thể đăng tải các nội dung mà mình muốn chia thì phần nội dung thường có số lượng từ lớn và thông tin sẻ, vừa có thể bình luận vào các bài viết của những người dàn trải ở nhiều đoạn. Do đó với mỗi một thành phần khác dùng khác mà họ thấy quan tâm. Hàng ngày, một diễn đàn nhau của bài viết cần được biểu diễn một cách khác nhau có thể có hàng trăm bài viết mới được đăng bởi nhiều và cần có cơ chế thích hợp để kết hợp các thông tin này lại người dùng khác nhau. Đối với một người dùng, rất khó với nhau. Bên cạnh đó, sở thích của người dùng thường để lựa chọn một bài viết mà thực sự quan tâm trong số được biểu diễn thông qua các bài viết mà họ đã tương tác hàng trăm bài viết mới mỗi ngày. Do đó, việc khuyến nghị (tự đăng tải hoặc có bình luận). Trong thực tế, với mỗi bài bài viết cá nhân hóa là rất quan trọng cho ...