- Thesis
Authors: Trần, Lâm; Advisor: Lê, Hồng Hải; Trần, Mai Vũ (2022) - Khai thác và dự đoán hành vi người tiêu dùng, đặc biệt trong việc dự đoán khả năng phát sinh giao dịch đóng một vai trò quan trọng trong việc nâng cao trải nghiệm khách hàng và giă tăng doanh thu cho các nền tảng thương mại mua sắm trực tuyến. Rất nhiều nghiên cứu và nỗ lực đã được thực hiện trong việc phân tích lịch sử phiên truy cập nhằm đưa ra dự đoán khả năng sản phẩm được mua trong lượt truy cập tiếp theo; tuy nhiên dự đoán theo thời gian thực ngay trong hành trình mua sắm của khách hàng còn hạn chế. Khung dự báo sớm ý định mua hàng (Early Purchase Prediction Framework) đã được đề xuất và kiểm nghiệm tính khả thi và ứng dụng thực tế trên một bộ dữ liệu tương đồng, không chỉ giúp ...
|
- Journal Article
Authors: Hà, Quang Thụy; Phan, Xuân Hiếu; Nguyễn, Trí Thành; Trần, Trọng Hiếu; Trần, Mai Vũ; Nguyễn, Hữu Đức (2020) - Sự phát triển mạnh mẽ song hành giữa các công nghệ số hóa (điển hình là Internet vạn vật) và kinh tế số (điển hình là sự xuất hiện và phát triển của nhiều hình thức kinh doanh sáng tạo và đa dạng) đã tạo nên sự biến đổi to lớn và nhanh chóng đối với kinh tế, xã hội và mọi mặt của đời sống con người. Kinh tế số đã trở thành một thành phần kinh tế đóng góp một tỷ trọng đáng kể với xu thế ngày càng tăng trong toàn bộ nền kinh tế quốc dân. Đồng thời, kinh tế số cũng làm phát sinh không ít các thách thức đáng quan tâm về khái niệm kinh tế số, mô hình phát triển kinh tế số và đo lường kinh tế số. Tìm ra các mô hình (khái niệm, phát triển, đo lường) kinh tế số nhận được sự quan tâm đặc biệt ...
|
- Thesis
Authors: Trần, Phương Thảo; Advisor: Trần, Mai Vũ; Lê, Hồng Hải (2022) - Phân tích dữ liệu trên nền tảng dữ liệu lớn - Big data hiện nay đã trở thành một xu hướng mới trong ngành công nghệ dữ liệu nói chung và dữ liệu nói riêng. Ứng dụng phân tích trong doanh nghiệp, đặc biệt với lĩnh vực viễn thông, sẽ mở ra một con đường mới trong tối ưu hóa giá trị của dữ liệu và giải quyết những vấn đề tồn tại của doanh nghiệp mà bằng phương pháp thông thường khó đạt được hiệu quả tối đa. Nhận diện chính xác nhu cầu khách hàng, từ đó có phương pháp, sản phẩm tương tác phù hợp sẽ giúp doanh nghiệp tối ưu được chi phí quảng cáo, cuối cùng là tăng doanh thu đem lại trên từng khách hàng. Việc ứng dụng phân tích dữ liệu, các phương pháp học máy giúp tăng tỷ lệ chính xác tro...
|
- Thesis
Authors: Trần, Mai Vũ; Advisor: Hà, Quang Thụy; Nguyễn, Lê Minh (2018) - - Đề xuất mô hình kết hợp nhận dạng đồng thời thực thể và các thuộc tính liên quan đến thực thể, mô hình cho phép sử dụng nhiều loại đặc trưng khác nhau nhằm tăng cường tính ngữ nghĩa và hiệu quả của quá trình nhận dạng. Một tập dữ liệu với gần 10.000 câu đã được gán nhãn thực thể và thuộc tính cũng được xây dựng phục vụ cho việc huấn luyện và đánh giá. Kết quả của mô hình nhận dạng đạt 83,39 với độ đo F1.
- Xây dựng một hệ thống hỏi đáp tự động ứng dụng mô hình nhận dạng thực thể và thuộc tính đã được đề xuất. Các bước phân tích câu hỏi và trả lời câu hỏi đều cho thấy tầm quan trọng của mô hình nhận dạng thực thể đối với mô hình hỏi đáp. Kết quả của mô hình tương đối khả quan với độ...
|
- Thesis
Authors: Trần, Mai Vũ; Advisor: Hà. Quang Thụy (2009) - Giới thiệu khái quát bài toán tóm tắt văn bản tự động nói chung và bài toán tóm tắt đa văn bản nói riêng. Đưa ra một số khái niệm và cách phân loại đối với bài toán tóm tắt. Nghiên cứu chi tiết về hướng tiếp cận, thách thức và các vấn đề trong việc giải quyết bài toán tóm tắt đa văn bản dựa vào trích xuất câu. Trình bày các nghiên cứu về các phương pháp tính độ tương đồng ngữ nghĩa câu tiêu biểu áp dụng vào quá trình trích xuất câu quan trọng của văn bản. Phân tích, đề xuất một phương pháp tích hợp các thuật toán để giải quyết bài toán tóm tắt đa văn bản tiếng Việt và trình bày việc áp dụng phương pháp được đề xuất để xây dựng mô hinh hệ thống hỏi đáp tiếng Việt đơn giản. Tìm hiểu quá...
|
- Thesis
Authors: Trần, Mai Vũ; Advisor: Hà, Quang Thụy (2009) - Giới thiệu khái quát bài toán tóm tắt văn bản tự động nói chung và bài toán tóm tắt đa văn bản nói riêng. Đưa ra một số khái niệm và cách phân loại đối với bài toán tóm tắt. Nghiên cứu chi tiết về hướng tiếp cận, thách thức và các vấn đề trong việc giải qu (...)
|
- Thesis
Authors: Nguyễn, Hữu Duy; Advisor: Trần, Mai Vũ; Lê, Đức Trọng (2023) - Trình bày các khái niệm cơ bản về khai phá quan điểm, trích xuất
khía cạnh trên miền dữ liệu mạng xã hội. Trình bày động lực cũng như những khó khăn, thách thức của bài toán trích xuất khía cạnh. Giới thiệu một vài những nghiên cứu liên quan trước đó có cùng định hướng nghiên cứu của luận văn. Và một số thuật toán, phương pháp để giải quyết bài toán. Đề cập đến cách thu thập dữ liệu, xử lý, gán nhãn chi tiết cho từng bình luận trong tập dữ liệu đó. Cuối cùng là thống kê lượng dữ liệu thu được cùng với kết quả gán nhãn
đã thực hiện.Đề xuất và giới thiệu tổng quan cũng như chi tiết về các
mô hình giải quyết bài toán tại đây. Nêu lên quá trình cài đặt thực nghiệm, quá trình triển...
|
- Research project
Authors: Nguyễn, Phương Thái; Phạm, Bảo Sơn; Phan, Xuân Hiếu; Hà, Quang Thụy; Trần, Mai Vũ; Lê, Hoàng Quỳnh; Nguyễn, Xuân Trường; Kiều, Thanh Bình; Lương, Thái Lê; Ngô, Thị Lan; Nguyễn, Xuân Tới; Nguyễn, Trọng Tùng; Phạm, Nguyên Bình (2018) - Phát triển công nghệ lõi và hệ thống tự động thu thập dữ liệu, theo dõi, phân tích, và tổng
hợp thông tin truyền thông xã hội trực tuyến (online social media) liên quan đến các hoạt động khoa học công nghệ và giáo dục đào tạo. Ứng dụng triển khai giám sát thương hiệu của Đại học Quốc gia Hà Nội. Đề xuất phương án phát triển định vị của sản phẩm. Với các mục tiêu chính đặt ra ở trên, dự án sẽ nghiên cứu và phát triển nền tảng hệ thống VNUSMM (VNU-Social Media Monitor) bao gồm ba thành phần chính sau: 1) VNU-SMM Core Platform: Nền tảng phần mềm lõi cho phép thu thập, lưu trữ, và phân tích
dữ liệu truyền thông trực tuyến. Những tính năng cơ bản này có thể được thừa kế để xây
dựng ứng ...
|
- Thesis
Authors: Nguyễn, Chí Thanh; Advisor: Trần, Mai Vũ; Lê, Đức Trọng (2022) - Sự tăng trưởng về dữ liệu trong khoảng hai thập kỷ trở lại đây trên toàn cầu đã dẫn tới
sự phổ cập của khái niệm Dữ liệu lớn hay Big Data trong nhiều doanh nghiệp. Các công
nghệ phục vụ cho lĩnh vực Dữ liệu lớn cũng ngày càng nhiều và hứa hẹn vẫn sẽ tiếp tục
phát triển trong tương lai. Do đặc thù về lượng dữ liệu cần xử lý và lưu trữ, các hệ thống
Dữ liệu lớn thường được triển khai trên các hệ thống máy chủ phân tán với hàng trăm,
thậm chí hàng nghìn máy chủ trong một cụm. Một trong các vấn đề đặt ra là việc làm sao
để quản lý lượng tài nguyên lớn này một cách hiệu quả, giúp người dùng giảm thời gian
xử lý nhưng cũng không gây lãng phí. Tại Tập đoàn Công nghiệp - Viễn thông Quâ...
|
- Thesis
Authors: Hoàng, Long; Advisor: Trần, Mai Vũ (2022) - Nghiên cứu, tìm hiểu tính cấp thiết của bài toán dự đoán khách hàng suy giảm tiêu dùng viễn thông và các hướng tiếp cận giải quyết bài toán. Phân tích, tìm hiểu và xử lý các đặc trưng, đặc tính của dữ liệu thuê bao, đưa ra các đặc trưng phù hợp nhất với bài toán. Đưa ra được mô hình phân lớp dữ liệu thuê bao sử dụng các thuật toán các mô hình học sâu phổ biến (MLP, RNN), mô hình học sâu kết hợp học máy truyền thống Deep Neural Decision Forest và các thử nghiệm cải tiến cho mô hình Sau khi tìm hiểu và nghiên cứu lý thuyết phân lớp dữ liệu thuê bao, thực nghiệm phân lớp dữ liệu với dữ liệu cụ thể và đánh giá hiệu năng của các thuật toán. Kết quả mô hình dNDFs với cơ chế che giấu dữ liệu...
|
- Thesis
Authors: Trần, Đăng Hòa; Advisor: Trần, Mai Vũ; Lê, Đức Trọng (2022) - Hệ thống gợi ý (Recommendation System) là các công cụ phần mềm và các kỹ thuật nhằm cung cấp các đề xuất về các sản phẩm phù hợp cho người dùng một cách hợp lý và linh hoạt. Những mục đề xuất liên quan đến quyết định của người dùng, chẳng hạn như: sản phẩm nào nên mua, bài hát nào nên nghe, video nào nên xem, tin tức nào nên đọc, nội dung nào cần tìm kiếm,... Mục sản phẩm là thuật ngữ chung được sử dụng để biểu thị những gì mà hệ thống gợi ý có thể đề xuất cho người dùng. Hệ thống gợi ý thường tập trung vào một loại mặt hàng cụ thể như video, tin tức, sản phẩm thương mại,... Về người dùng, hệ thống gợi ý chủ yếu hướng đến những người dùng không đủ kinh nghiệm cá nhân hoặc năng lực để ...
|
