Hệ thống gợi ý sản phẩm theo phiên dựa trên mô hình WORD2VEC

Abstract

Recommendation Systems (RS) are being widely applied in many fields (such as e-commerce, entertainment, education,...) to predict user preferences based on personal information. employees or their feedback (evaluation). This research proposes a solution in building a session-based product recommendation system using word2vec model, to suggest products to shoppers on online sales websites. The results achieved by the project are Recall@10=27.3% and MRR@10=15.4%. Although the experimental results of the system are not very high, this topic can serve as a premise to contribute to the development and improvement of intelligent recommendation systems in the future

Keywords: Session recommendation system, product recommendation system, Word2vec.

Tóm tắt

Hệ thống gợi ý (Recommendation Systems - RS) đang được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực (như thương mại điện tử, giải trí, giáo dục,...) nhằm dự đoán sở thích của người dùng nhờ vào thông tin cá nhân hoặc những ý kiến phản hồi (đánh giá) của họ. Đề tài này đề xuất một giải pháp trong xây dựng hệ thống gợi ý sản phẩm theo phiên sử dụng mô hình Word2Vec, nhằm gợi ý các sản phẩm cho người mua sắm trên các trang web bán hàng online. Kết quả đạt được của đề tài là Recall@10=27,3% và MRR@10=15,4%. Mặc dù kết quả thực nghiệm của hệ thống chưa cao lắm, nhưng đề tài này có thể làm tiền đề đóng góp vào việc phát triển và cải thiện các hệ thống gợi ý thông minh trong tương lai.

Từ khóa: Hệ thống gợi ý theo phiên, hệ thống gợi ý sản phẩm, Word2vec