SlideShare a Scribd company logo
ĐỒ ÁN TỐT NGHIỆPXÂY DỰNG HỆ TƯ VẤN NHẠC CHUÔNGCHO ĐiỆN THOẠI DI ĐỘNG Hướngdẫn: Ths. NguyễnDuyPhương Sinhviên: NguyễnThếTuyến
nttuyen87@gmail.com Mục đích của đồ án 1 2 3 Tìm hiểu về hệ tư vấn lựa chọn Kỹ thuật xây dựng hệ tư vấn Xây dựng hệ tư vấn nhạc chuông 2
nttuyen87@gmail.com Thế giới có quá nhiều thứ 3
nttuyen87@gmail.com Quá tải thông tin Hàng nghìn bản tin, blog được viết mỗi ngày Hàng triệu bản nhạc, cuốn sách được xuất bản TV: ở HN, có trên 50 kênh và hàng nghìn chương trình mỗi ngày 4
nttuyen87@gmail.com Thực sự chúng ta cần gì? 5
nttuyen87@gmail.com Help? Google? Chỉkhichúngtabiếtrõmìnhthựcsựcầngì Nếuchúngtacầntìmmộtbảnnhạchay Facebook? Thamkhảotừbạnbè Nếumìnhcóítbạnbèvàsởthíchkhôngthựcsựgiống Chuyêngia? Nhiềungườisẽnhậnđượcgợi ý giốngnhau Cóphảilúcnàocũngphùhợp??? 6
nttuyen87@gmail.com Hệ tư vấn 7
nttuyen87@gmail.com Hệ tư vấn Là một hệ thống lọc tin đặc biệt, nó cố gắng tìm ra những mục (bản nhạc, phim, trang web) mà người dùng sẽ thích. Khả năng bạn thích sản phẩm này (80%) Học Tiểu sử người dùng Những sản phẩm bạn sẽ thích Thông tin ẩn ,[object Object]
Theo dõi những mục mà người dùng ghé thămThông tin rõ  ,[object Object]
Hỏi người dùng: thích gì?Tư vấn dựa trên nội dung Lọc cộng tác 8
nttuyen87@gmail.com Tư vấn dựa trên nội dung 9
nttuyen87@gmail.com Lọc cộng tác 10
nttuyen87@gmail.com Hệ tư vấn nhạc chuông ,[object Object]
Mobile(FunRing): 70K bản nhạc
Vina (Ringtunes): 70K bản nhạc Ngườidùngcầntưvấn 11
nttuyen87@gmail.com Giải pháp ,[object Object]
Sửdụngđộtươngtựgiántiếp
Quátrìnhtưvấnđượcthựchiện offline vàẩnđốivớingườidùng12
nttuyen87@gmail.com Độ tương tự gián tiếp Để gió cuốn đi  Cát Bụi Một cõi đi về Cùng thị hiếu về âm nhạc 13

More Related Content

Viewers also liked

Báo cáo Đồ án tốt nghiệp
Báo cáo Đồ án tốt nghiệpBáo cáo Đồ án tốt nghiệp
Báo cáo Đồ án tốt nghiệpDanh Huỳnh
 
Collaborative Filtering and Recommender Systems By Navisro Analytics
Collaborative Filtering and Recommender Systems By Navisro AnalyticsCollaborative Filtering and Recommender Systems By Navisro Analytics
Collaborative Filtering and Recommender Systems By Navisro Analytics
Navisro Analytics
 
Slide bảo vệ đề cương luận văn Cao học
Slide bảo vệ đề cương luận văn Cao họcSlide bảo vệ đề cương luận văn Cao học
Slide bảo vệ đề cương luận văn Cao học
Van Anh Phi
 
CÁCH TRÌNH BÀY BÀI BÁO CÁO BẰNG POWERPOINT
CÁCH TRÌNH BÀY BÀI BÁO CÁO BẰNG POWERPOINTCÁCH TRÌNH BÀY BÀI BÁO CÁO BẰNG POWERPOINT
CÁCH TRÌNH BÀY BÀI BÁO CÁO BẰNG POWERPOINT
thuc bui
 
Báo Cáo Đồ Án 2 : Thiết Kế Web Bán Đồng Hồ
Báo Cáo Đồ Án 2 : Thiết Kế Web Bán Đồng HồBáo Cáo Đồ Án 2 : Thiết Kế Web Bán Đồng Hồ
Báo Cáo Đồ Án 2 : Thiết Kế Web Bán Đồng HồzDollz Lovez
 
Kế toán bán hàng và xác định kết quả kinh doanh
Kế toán bán hàng và xác định kết quả kinh doanhKế toán bán hàng và xác định kết quả kinh doanh
Kế toán bán hàng và xác định kết quả kinh doanh
Nguyễn Công Huy
 
Quy chuẩn làm powerpoint
Quy chuẩn làm powerpointQuy chuẩn làm powerpoint
Quy chuẩn làm powerpoint
Nguyễn Thân
 
Marketing là gì? Truyền thông là gì? Thương hiệu là gì?
Marketing là gì? Truyền thông là gì? Thương hiệu là gì?Marketing là gì? Truyền thông là gì? Thương hiệu là gì?
Marketing là gì? Truyền thông là gì? Thương hiệu là gì?
Vinalink Media JSC
 
Báo cáo thực tập kế toán bán hàng và xác định kết quả kinh doanh
Báo cáo thực tập kế toán bán hàng và xác định kết quả kinh doanhBáo cáo thực tập kế toán bán hàng và xác định kết quả kinh doanh
Báo cáo thực tập kế toán bán hàng và xác định kết quả kinh doanh
Quang Phi Chu
 
Deep learning - Conceptual understanding and applications
Deep learning - Conceptual understanding and applicationsDeep learning - Conceptual understanding and applications
Deep learning - Conceptual understanding and applications
Buhwan Jeong
 
Xu hướng Digital marketing 2016 -2017 - 2018 - bản đầy đủ nhất Thế giới
Xu hướng Digital marketing 2016 -2017 - 2018 - bản đầy đủ nhất Thế giớiXu hướng Digital marketing 2016 -2017 - 2018 - bản đầy đủ nhất Thế giới
Xu hướng Digital marketing 2016 -2017 - 2018 - bản đầy đủ nhất Thế giới
Vinalink Media JSC
 
Building a Recommendation Engine - An example of a product recommendation engine
Building a Recommendation Engine - An example of a product recommendation engineBuilding a Recommendation Engine - An example of a product recommendation engine
Building a Recommendation Engine - An example of a product recommendation engineNYC Predictive Analytics
 
Deep neural networks
Deep neural networksDeep neural networks
Deep neural networks
Si Haem
 
Deep Learning through Examples
Deep Learning through ExamplesDeep Learning through Examples
Deep Learning through Examples
Sri Ambati
 

Viewers also liked (14)

Báo cáo Đồ án tốt nghiệp
Báo cáo Đồ án tốt nghiệpBáo cáo Đồ án tốt nghiệp
Báo cáo Đồ án tốt nghiệp
 
Collaborative Filtering and Recommender Systems By Navisro Analytics
Collaborative Filtering and Recommender Systems By Navisro AnalyticsCollaborative Filtering and Recommender Systems By Navisro Analytics
Collaborative Filtering and Recommender Systems By Navisro Analytics
 
Slide bảo vệ đề cương luận văn Cao học
Slide bảo vệ đề cương luận văn Cao họcSlide bảo vệ đề cương luận văn Cao học
Slide bảo vệ đề cương luận văn Cao học
 
CÁCH TRÌNH BÀY BÀI BÁO CÁO BẰNG POWERPOINT
CÁCH TRÌNH BÀY BÀI BÁO CÁO BẰNG POWERPOINTCÁCH TRÌNH BÀY BÀI BÁO CÁO BẰNG POWERPOINT
CÁCH TRÌNH BÀY BÀI BÁO CÁO BẰNG POWERPOINT
 
Báo Cáo Đồ Án 2 : Thiết Kế Web Bán Đồng Hồ
Báo Cáo Đồ Án 2 : Thiết Kế Web Bán Đồng HồBáo Cáo Đồ Án 2 : Thiết Kế Web Bán Đồng Hồ
Báo Cáo Đồ Án 2 : Thiết Kế Web Bán Đồng Hồ
 
Kế toán bán hàng và xác định kết quả kinh doanh
Kế toán bán hàng và xác định kết quả kinh doanhKế toán bán hàng và xác định kết quả kinh doanh
Kế toán bán hàng và xác định kết quả kinh doanh
 
Quy chuẩn làm powerpoint
Quy chuẩn làm powerpointQuy chuẩn làm powerpoint
Quy chuẩn làm powerpoint
 
Marketing là gì? Truyền thông là gì? Thương hiệu là gì?
Marketing là gì? Truyền thông là gì? Thương hiệu là gì?Marketing là gì? Truyền thông là gì? Thương hiệu là gì?
Marketing là gì? Truyền thông là gì? Thương hiệu là gì?
 
Báo cáo thực tập kế toán bán hàng và xác định kết quả kinh doanh
Báo cáo thực tập kế toán bán hàng và xác định kết quả kinh doanhBáo cáo thực tập kế toán bán hàng và xác định kết quả kinh doanh
Báo cáo thực tập kế toán bán hàng và xác định kết quả kinh doanh
 
Deep learning - Conceptual understanding and applications
Deep learning - Conceptual understanding and applicationsDeep learning - Conceptual understanding and applications
Deep learning - Conceptual understanding and applications
 
Xu hướng Digital marketing 2016 -2017 - 2018 - bản đầy đủ nhất Thế giới
Xu hướng Digital marketing 2016 -2017 - 2018 - bản đầy đủ nhất Thế giớiXu hướng Digital marketing 2016 -2017 - 2018 - bản đầy đủ nhất Thế giới
Xu hướng Digital marketing 2016 -2017 - 2018 - bản đầy đủ nhất Thế giới
 
Building a Recommendation Engine - An example of a product recommendation engine
Building a Recommendation Engine - An example of a product recommendation engineBuilding a Recommendation Engine - An example of a product recommendation engine
Building a Recommendation Engine - An example of a product recommendation engine
 
Deep neural networks
Deep neural networksDeep neural networks
Deep neural networks
 
Deep Learning through Examples
Deep Learning through ExamplesDeep Learning through Examples
Deep Learning through Examples
 

Nttuyen Thesis

Editor's Notes

  1. Thế giới thì đang có quá nhiều thứ, quá nhiều trang web như: facebook, friendster,… Ai cũng đều cố gắng thu hút sự quan tâm của chúng ta….
  2. Hàng ngày, có hàng nghìn bản tin, blog được viết và đưa lên internet.Chúng ta sẽ gặp hàng triệu cuốn sách, bản nhạc được xuất bản và đưa lên internet.Liệu chúng ta có thể lưu trữ được bao nhiêu trong trí nhớ, và làm thế nào để tìm ra được đúng cái mà mình cần. Chúng ta đang bị quá tải thông tin!!  HELP!
  3. Nhưng trong một số trường hợp cụ thể, chúng ta chỉ thực sự cần một số ít trong đó. Ví dụ: Tiền, ô tô, hay đang đi trên đường, chúng ta bị hết xăng?Và có những trường hợp, chúng ta không biết chúng ta thực sự đang cần gì, như thế này chẳng hạn. Chúng ta không thể rõ ràng được rằng chúng ta đang thực sự cần gì.
  4. Chúng ta đi tìm kiếm một vài sự giúp đỡ:Trước tiên là google: Khi chúng ta thực sự biết mình đang cần gì thì google sẽ rất hữu íchNhưng khi cái ta cần không rõ ràng, như cần tìm một bản nhạc “hay”, chúng ta có sự mập mờ trong khái niệm “hay”, như thế nào là hay? Có thể nó hay với người này nhưng lại là không hay với người khác. Khi đó google có thể giúp? Có, nhưng chúng ta sẽ phải mất rất nhiều thời gian để lọc ra bản nhạc thực sự hay.Facebook?Có, chúng ta có thể tham khảo các nguồn từ bạn bè.Nhưng nếu chúng ta có quá ít bạn bè, và sự quan tâm, sở thích của bạn bè cũng không thực sự giống với mình?????Các chuyên gia?Có, nhưng không thực sự tốt, Nhiều người khi đến tham khảo ý kiến chuyên gia, rất có thể sẽ nhận được những gợi ý giống nhauĐôi khi cũng không thực sự đúng với sở thích. Ví dụ, khi ta tham khảo ý kiến chuyên gia về các bản nhạc hay? Cái mà chuyên gia tư vấn liệu có thự sự phù hợp với mình?
  5. Hệ tư vấn: Những hệ tư vấn? Có thể ví hệ tư vấn là một người “hiểu” chúng ta nhất. Hệ tư vấn có thể đưa ra cho ta những gợi ý hoàn toàn khác với những gợi ý cho người khác.Netflix: 2/3 số phim được xem là nhờ tư vấnGoogle News: 38% click có được là nhờ tư vấnAmazon: 35% sản phẩm bán được là nhờ tư vấnCái gì chúng ta có thể tư vấn: All, từ phim ảnh, trang web, tag, café, dating…
  6. Hệ tư vấn là một hệ thống lọc tin, mà nó cố gắng tìm ra những mục (bản nhạc, phim, trang web) mà khả năng người dùng sẽ thích là cao nhất.Hệ tư vấn thường so sánh tiểu sử người dùng (profile) với một số các đặc tính khác từ đó đưa ra tư vấn Hệ tư vấn dựa nội dung và hệ tư vấn lọc cộng tác.Thông tin người dùng: Thông tin ẩn: Người dùng mua, thời gian người dùng xem sản phẩm, nguồn mà người dùng truy cập đếnThông tin hiện: Hỏi người dùng đánh giá mức độ thích của mình về sản phẩm, hỏi người dùng về danh sách sản phẩm mà họ thíchSo sánh:Thông tin ẩn: nhiễu, ở thế bị động (người dùng làm gì thì hệ thống chụp lại, chứ hệ thống ko thể đưa ra tương tác cho người dùng), nó dễ thu thậpThông tin hiện: chính xác, ở cả thế chủ động và bị động (có thể lấy qua đánh giá của người dùng, hoặc hệ thống đưa ra câu hỏi), khó thu thập.Sau khi có được profile của người dùng thì hệ thống so sánh với các đặc tính (học – thuật toán)  đưa ra tư vấnHệ tư vấn:Đưa ra mức độ thích của người dùng với một sản phẩmĐưa ra danh sách N sản phẩm mà người dùng sẽ thích
  7. Hiện nay có rất nhiều trang về âm nhạc, nhạc chuông: viettel có imuzik, vinaphone có ringtunes,… Và một số trang chuyên dụng để search âm nhạc như: baamboo.com, mp3.zing.vn…Những trang này thường chứa số lượng bản nhạc rất nhiều. Tuy nhiên, những trang này đều chưa có kèm theo tư vấn  Người dùng sẽ mất rất nhiều time để tìm kiếm bản nhạc mình thích để đặt làm nhạc chuông.Chức năng của hệ thống fun-ring:Người dùng vào tìm kiếm, nghe thử, downloadHệ thống có thể đưa ra tư vấn cho người dùng:Người dùng đưa ra các đánh giá của mìnhHệ thống tính toán và đưa ra dự đoán, danh sách bản nhạc mà người dùng sẽ thích.Viettel: có khoảng 77 nghìn bản nhạc chuôngMobile: 95 ngàn bản nhạcVinaphone: cũng có tầm đó
  8. Hiện nay có rất nhiều trang về âm nhạc, nhạc chuông: viettel có imuzik, vinaphone có ringtunes,… Và một số trang chuyên dụng để search âm nhạc như: baamboo.com, mp3.zing.vn…Những trang này thường chứa số lượng bản nhạc rất nhiều. Tuy nhiên, những trang này đều chưa có kèm theo tư vấn  Người dùng sẽ mất rất nhiều time để tìm kiếm bản nhạc mình thích để đặt làm nhạc chuông.Chức năng của hệ thống fun-ring:Người dùng vào tìm kiếm, nghe thử, downloadHệ thống có thể đưa ra tư vấn cho người dùng:Người dùng đưa ra các đánh giá của mìnhHệ thống tính toán và đưa ra dự đoán, danh sách bản nhạc mà người dùng sẽ thích.Viettel: có khoảng 77 nghìn bản nhạc chuôngMobile: 95 ngàn bản nhạcVinaphone: cũng có tầm đó
  9. Hiện nay có rất nhiều trang về âm nhạc, nhạc chuông: viettel có imuzik, vinaphone có ringtunes,… Và một số trang chuyên dụng để search âm nhạc như: baamboo.com, mp3.zing.vn…Những trang này thường chứa số lượng bản nhạc rất nhiều. Tuy nhiên, những trang này đều chưa có kèm theo tư vấn  Người dùng sẽ mất rất nhiều time để tìm kiếm bản nhạc mình thích để đặt làm nhạc chuông.Chức năng của hệ thống fun-ring:Người dùng vào tìm kiếm, nghe thử, downloadHệ thống có thể đưa ra tư vấn cho người dùng:Người dùng đưa ra các đánh giá của mìnhHệ thống tính toán và đưa ra dự đoán, danh sách bản nhạc mà người dùng sẽ thích.Viettel: có khoảng 77 nghìn bản nhạc chuôngMobile: 95 ngàn bản nhạcVinaphone: cũng có tầm đó
  10. Hiện nay có rất nhiều trang về âm nhạc, nhạc chuông: viettel có imuzik, vinaphone có ringtunes,… Và một số trang chuyên dụng để search âm nhạc như: baamboo.com, mp3.zing.vn…Những trang này thường chứa số lượng bản nhạc rất nhiều. Tuy nhiên, những trang này đều chưa có kèm theo tư vấn  Người dùng sẽ mất rất nhiều time để tìm kiếm bản nhạc mình thích để đặt làm nhạc chuông.Chức năng của hệ thống fun-ring:Người dùng vào tìm kiếm, nghe thử, downloadHệ thống có thể đưa ra tư vấn cho người dùng:Người dùng đưa ra các đánh giá của mìnhHệ thống tính toán và đưa ra dự đoán, danh sách bản nhạc mà người dùng sẽ thích.Viettel: có khoảng 77 nghìn bản nhạc chuôngMobile: 95 ngàn bản nhạcVinaphone: cũng có tầm đó