TRA CỨU
thông tin biểu ghi
DDC 006.31
Tác giả CN Trương, Minh Đỉnh
Nhan đề Xây dựng hệ thống khuyến nghị cho người dùng xem phim : Khoá luận tốt nghiệp chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo / Trương Minh Đỉnh; Trần Châu Thanh Thiện hướng dẫn
Thông tin xuất bản Tp. Hồ Chí Minh : Trường Đại học Nguyễn Tất Thành, 2024
Mô tả vật lý ix, 67 tr. : hình ảnh ; 29 cm.
Tóm tắt Phát triển hệ thống khuyến nghị cá nhân hóa: Xây dựng hệ thống khuyến nghị giúp người dùng nhanh chóng tìm thấy các bộ phim phù hợp với sở thích cá nhân, từ đó cải thiện trải nghiệm sử dụng trên các nền tảng xem phim trực tuyến. Hệ thống cần đảm bảo các yếu tố: Tính chính xác cao trong gợi ý phim; Khả năng mở rộng, đáp ứng tốt khi quy mô dữ liệu tăng lên; Tốc độ xử lý nhanh, phù hợp với nhu cầu người dùng thực tế. Áp dụng và đánh giá thuật toán tiên tiến: Triển khai và so sánh hiệu quả các thuật toán như collaborative filtering, content-based filtering, và hybrid methods. Đánh giá hiệu suất của từng phương pháp trong các kịch bản sử dụng khác nhau, từ đó đề xuất thuật toán tối ưu cho hệ thống.
Từ khóa tự do Người dùng xem phim
Từ khóa tự do Hệ thống
Từ khóa tự do Khuyến nghị
Khoa Khoa Công nghệ Thông tin
Tác giả(bs) CN Trần, Châu Thanh Thiện
Địa chỉ 300Q12_Khóa luận tốt nghiệp(1): 097556
000 00000nam#a2200000ui#4500
00154567
00217
004AA7844B6-902B-4E92-A43B-9BAEFB2C7833
005202504041301
008081223s2024 vm| vie
0091 0
039|a20250404130146|bbacntp|c20250404082516|dbacntp|y20250331143839|zbacntp
040 |aNTT
041 |avie
044 |avm
082 |a006.31 |bT871
100 |aTrương, Minh Đỉnh
245 |aXây dựng hệ thống khuyến nghị cho người dùng xem phim : |bKhoá luận tốt nghiệp chuyên ngành Trí tuệ nhân tạo / |cTrương Minh Đỉnh; Trần Châu Thanh Thiện hướng dẫn
260 |aTp. Hồ Chí Minh : |bTrường Đại học Nguyễn Tất Thành, |c2024
300 |aix, 67 tr. : |bhình ảnh ; |c29 cm.
502 |aThư mục tr. 67
520 |aPhát triển hệ thống khuyến nghị cá nhân hóa: Xây dựng hệ thống khuyến nghị giúp người dùng nhanh chóng tìm thấy các bộ phim phù hợp với sở thích cá nhân, từ đó cải thiện trải nghiệm sử dụng trên các nền tảng xem phim trực tuyến. Hệ thống cần đảm bảo các yếu tố: Tính chính xác cao trong gợi ý phim; Khả năng mở rộng, đáp ứng tốt khi quy mô dữ liệu tăng lên; Tốc độ xử lý nhanh, phù hợp với nhu cầu người dùng thực tế. Áp dụng và đánh giá thuật toán tiên tiến: Triển khai và so sánh hiệu quả các thuật toán như collaborative filtering, content-based filtering, và hybrid methods. Đánh giá hiệu suất của từng phương pháp trong các kịch bản sử dụng khác nhau, từ đó đề xuất thuật toán tối ưu cho hệ thống.
541 |aNộp lưu chiểu
653 |aNgười dùng xem phim
653 |aHệ thống
653 |aKhuyến nghị
690 |aKhoa Công nghệ Thông tin
691 |aTrí tuệ nhân tạo
700 |aTrần, Châu Thanh Thiện|cTh.S|ehướng dẫn
852|a300|bQ12_Khóa luận tốt nghiệp|j(1): 097556
8561|uhttp://elib.ntt.edu.vn/documentdata01/3 luanvanluanan/anhbia_2024/54567_xaydunghethongkhuyennghichonguoidungxemphimthumbimage.jpg
890|a1|b0|c0|d0
Dòng Mã vạch Nơi lưu S.gọi Cục bộ Phân loại Bản sao Tình trạng Thành phần Đặt chỗ
1 097556 Q12_Khóa luận tốt nghiệp 006.31 T871 Sách mượn tại chỗ 1 Chưa sẵn sàng

Không có liên kết tài liệu số nào