thanhsangamber
New member
[TIẾNG VIỆT]:
## Xây dựng hệ thống đề xuất
Các hệ thống đề xuất là một loại hệ thống học máy dự đoán xếp hạng hoặc ưu tiên mà người dùng sẽ cung cấp cho một mặt hàng.Chúng được sử dụng trong một loạt các ứng dụng, chẳng hạn như mua sắm trực tuyến, phát nhạc và phương tiện truyền thông xã hội.
Có hai loại hệ thống đề xuất chính: ** dựa trên nội dung ** và ** Lọc hợp tác **.Các hệ thống đề xuất dựa trên nội dung sử dụng các tính năng của một mục (ví dụ: tiêu đề, mô tả và thể loại của nó) để dự đoán xếp hạng của nó.Các hệ thống đề xuất lọc hợp tác sử dụng xếp hạng của người dùng khác để dự đoán xếp hạng của người dùng.
Xây dựng một hệ thống đề xuất có thể là một nhiệm vụ phức tạp, nhưng có một số công cụ và khung có thể giúp quá trình dễ dàng hơn.Một công cụ phổ biến là [bất ngờ] (Welcome to Surprise’ documentation! — Surprise 1 documentation), cung cấp một loạt các thuật toán để xây dựng các hệ thống đề xuất.
Các bước sau đây cung cấp tổng quan chung về quá trình xây dựng một hệ thống đề xuất:
1. ** Thu thập dữ liệu. ** Bước đầu tiên là thu thập dữ liệu về xếp hạng và tương tác của người dùng với các mục.Dữ liệu này có thể được lấy từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như nền tảng mua sắm trực tuyến, dịch vụ phát nhạc và phương tiện truyền thông xã hội.
2. ** Tiền xử lý dữ liệu. ** Bước tiếp theo là xử lý trước dữ liệu để chuẩn bị nó để đào tạo hệ thống đề xuất.Điều này có thể liên quan đến việc loại bỏ các điểm dữ liệu trùng lặp, xử lý các giá trị bị thiếu và bình thường hóa dữ liệu.
3. ** Đào tạo hệ thống đề xuất. ** Một khi dữ liệu đã được xử lý trước, bước tiếp theo là đào tạo hệ thống đề xuất.Điều này liên quan đến việc sử dụng một thuật toán để tìm hiểu các mối quan hệ giữa các mục và người dùng.
4. ** Đánh giá hệ thống đề xuất. ** Một khi hệ thống đề xuất đã được đào tạo, điều quan trọng là phải đánh giá hiệu suất của nó.Điều này có thể được thực hiện bằng cách đo độ chính xác của các dự đoán hoặc bằng cách sử dụng một nghiên cứu người dùng.
5. ** Triển khai hệ thống đề xuất. ** Một khi hệ thống đề xuất đã được đánh giá và tìm thấy có hiệu quả, nó có thể được triển khai để sản xuất.Điều này liên quan đến việc cung cấp hệ thống cho người dùng để họ có thể hưởng lợi từ các khuyến nghị của nó.
Xây dựng một hệ thống đề xuất có thể là một nhiệm vụ đầy thách thức, nhưng nó cũng có thể là một nhiệm vụ rất bổ ích.Các hệ thống đề xuất có thể giúp người dùng khám phá các mặt hàng mới mà họ có thể không tìm thấy và họ cũng có thể giúp các doanh nghiệp tăng doanh số và sự hài lòng của khách hàng.
### Người giới thiệu
* [Hệ thống đề xuất: Giới thiệu] (Recommender Systems)
* [Thư viện hệ thống đề xuất bất ngờ] (Welcome to Surprise’ documentation! — Surprise 1 documentation)
* [Xây dựng các hệ thống đề xuất với Python] (Search | Packt Subscription
[ENGLISH]:
## Building Recommender Systems
Recommender systems are a type of machine learning system that predicts the rating or preference a user would give to an item. They are used in a variety of applications, such as online shopping, music streaming, and social media.
There are two main types of recommender systems: **content-based** and **collaborative filtering**. Content-based recommender systems use the features of an item (e.g., its title, description, and genre) to predict its rating. Collaborative filtering recommender systems use the ratings of other users to predict a user's rating.
Building a recommender system can be a complex task, but there are a number of tools and frameworks available that can make the process easier. One popular tool is [surprise](https://surprise.readthedocs.io/en/stable/), which provides a variety of algorithms for building recommender systems.
The following steps provide a general overview of the process of building a recommender system:
1. **Collect data.** The first step is to collect data on user ratings and interactions with items. This data can be obtained from a variety of sources, such as online shopping platforms, music streaming services, and social media.
2. **Preprocess the data.** The next step is to preprocess the data to prepare it for training the recommender system. This may involve removing duplicate data points, dealing with missing values, and normalizing the data.
3. **Train the recommender system.** Once the data has been preprocessed, the next step is to train the recommender system. This involves using an algorithm to learn the relationships between items and users.
4. **Evaluate the recommender system.** Once the recommender system has been trained, it is important to evaluate its performance. This can be done by measuring the accuracy of the predictions or by using a user study.
5. **Deploy the recommender system.** Once the recommender system has been evaluated and found to be effective, it can be deployed to production. This involves making the system available to users so that they can benefit from its recommendations.
Building a recommender system can be a challenging task, but it can also be a very rewarding one. Recommender systems can help users discover new items that they might not have otherwise found, and they can also help businesses increase sales and customer satisfaction.
### References
* [Recommender Systems: An Introduction](https://www.coursera.org/specializations/recommender-systems)
* [The Surprise Recommender System Library](https://surprise.readthedocs.io/en/stable/)
* [Building Recommender Systems with Python](https://www.packtpub.com/big-data-and-business-intelligence/building-recommender-systems-python)
## Xây dựng hệ thống đề xuất
Các hệ thống đề xuất là một loại hệ thống học máy dự đoán xếp hạng hoặc ưu tiên mà người dùng sẽ cung cấp cho một mặt hàng.Chúng được sử dụng trong một loạt các ứng dụng, chẳng hạn như mua sắm trực tuyến, phát nhạc và phương tiện truyền thông xã hội.
Có hai loại hệ thống đề xuất chính: ** dựa trên nội dung ** và ** Lọc hợp tác **.Các hệ thống đề xuất dựa trên nội dung sử dụng các tính năng của một mục (ví dụ: tiêu đề, mô tả và thể loại của nó) để dự đoán xếp hạng của nó.Các hệ thống đề xuất lọc hợp tác sử dụng xếp hạng của người dùng khác để dự đoán xếp hạng của người dùng.
Xây dựng một hệ thống đề xuất có thể là một nhiệm vụ phức tạp, nhưng có một số công cụ và khung có thể giúp quá trình dễ dàng hơn.Một công cụ phổ biến là [bất ngờ] (Welcome to Surprise’ documentation! — Surprise 1 documentation), cung cấp một loạt các thuật toán để xây dựng các hệ thống đề xuất.
Các bước sau đây cung cấp tổng quan chung về quá trình xây dựng một hệ thống đề xuất:
1. ** Thu thập dữ liệu. ** Bước đầu tiên là thu thập dữ liệu về xếp hạng và tương tác của người dùng với các mục.Dữ liệu này có thể được lấy từ nhiều nguồn khác nhau, chẳng hạn như nền tảng mua sắm trực tuyến, dịch vụ phát nhạc và phương tiện truyền thông xã hội.
2. ** Tiền xử lý dữ liệu. ** Bước tiếp theo là xử lý trước dữ liệu để chuẩn bị nó để đào tạo hệ thống đề xuất.Điều này có thể liên quan đến việc loại bỏ các điểm dữ liệu trùng lặp, xử lý các giá trị bị thiếu và bình thường hóa dữ liệu.
3. ** Đào tạo hệ thống đề xuất. ** Một khi dữ liệu đã được xử lý trước, bước tiếp theo là đào tạo hệ thống đề xuất.Điều này liên quan đến việc sử dụng một thuật toán để tìm hiểu các mối quan hệ giữa các mục và người dùng.
4. ** Đánh giá hệ thống đề xuất. ** Một khi hệ thống đề xuất đã được đào tạo, điều quan trọng là phải đánh giá hiệu suất của nó.Điều này có thể được thực hiện bằng cách đo độ chính xác của các dự đoán hoặc bằng cách sử dụng một nghiên cứu người dùng.
5. ** Triển khai hệ thống đề xuất. ** Một khi hệ thống đề xuất đã được đánh giá và tìm thấy có hiệu quả, nó có thể được triển khai để sản xuất.Điều này liên quan đến việc cung cấp hệ thống cho người dùng để họ có thể hưởng lợi từ các khuyến nghị của nó.
Xây dựng một hệ thống đề xuất có thể là một nhiệm vụ đầy thách thức, nhưng nó cũng có thể là một nhiệm vụ rất bổ ích.Các hệ thống đề xuất có thể giúp người dùng khám phá các mặt hàng mới mà họ có thể không tìm thấy và họ cũng có thể giúp các doanh nghiệp tăng doanh số và sự hài lòng của khách hàng.
### Người giới thiệu
* [Hệ thống đề xuất: Giới thiệu] (Recommender Systems)
* [Thư viện hệ thống đề xuất bất ngờ] (Welcome to Surprise’ documentation! — Surprise 1 documentation)
* [Xây dựng các hệ thống đề xuất với Python] (Search | Packt Subscription
[ENGLISH]:
## Building Recommender Systems
Recommender systems are a type of machine learning system that predicts the rating or preference a user would give to an item. They are used in a variety of applications, such as online shopping, music streaming, and social media.
There are two main types of recommender systems: **content-based** and **collaborative filtering**. Content-based recommender systems use the features of an item (e.g., its title, description, and genre) to predict its rating. Collaborative filtering recommender systems use the ratings of other users to predict a user's rating.
Building a recommender system can be a complex task, but there are a number of tools and frameworks available that can make the process easier. One popular tool is [surprise](https://surprise.readthedocs.io/en/stable/), which provides a variety of algorithms for building recommender systems.
The following steps provide a general overview of the process of building a recommender system:
1. **Collect data.** The first step is to collect data on user ratings and interactions with items. This data can be obtained from a variety of sources, such as online shopping platforms, music streaming services, and social media.
2. **Preprocess the data.** The next step is to preprocess the data to prepare it for training the recommender system. This may involve removing duplicate data points, dealing with missing values, and normalizing the data.
3. **Train the recommender system.** Once the data has been preprocessed, the next step is to train the recommender system. This involves using an algorithm to learn the relationships between items and users.
4. **Evaluate the recommender system.** Once the recommender system has been trained, it is important to evaluate its performance. This can be done by measuring the accuracy of the predictions or by using a user study.
5. **Deploy the recommender system.** Once the recommender system has been evaluated and found to be effective, it can be deployed to production. This involves making the system available to users so that they can benefit from its recommendations.
Building a recommender system can be a challenging task, but it can also be a very rewarding one. Recommender systems can help users discover new items that they might not have otherwise found, and they can also help businesses increase sales and customer satisfaction.
### References
* [Recommender Systems: An Introduction](https://www.coursera.org/specializations/recommender-systems)
* [The Surprise Recommender System Library](https://surprise.readthedocs.io/en/stable/)
* [Building Recommender Systems with Python](https://www.packtpub.com/big-data-and-business-intelligence/building-recommender-systems-python)
