Luận Án Tiến Sĩ Hệ Tư Vấn Dựa Trên Mức Độ Quan Trọng Hàm Ý Thống Kê

- Một là, đề xuất hai mức độ quan trọng hàm ý thống kê mới KnnUIR và KnnIIR dùng để dự đoán xếp hạng của người cần tư vấn. KnnUIR và KnnIIR được dựa trên một số mức độ quan trọng hàm ý thống kê có sẵn và kết hợp nhiều yếu tố tác động đến việc dự đoán xếp hạng; qua đó cải thiện hiệu quả tư vấn.
- Hai là, đề xuất ba mô hình tư vấn mới SIR, UIR và IIR có thể áp dụng cho cả dữ liệu nhị phân và dữ liệu phi nhị phân. Những mô hình này sử dụng các mức độ quan trọng hàm ý thống kê có sẵn, KnnUIR và KnnIIR tương ứng để gợi ý cho người dùng danh sách các mục dữ liệu phù hợp. Các mô hình đề xuất được đánh giá theo tính chính xác của gợi ý và của xếp hạng dự đoán trên cả dữ liệu nhị phân và phi nhị phân. Kết quả thực nghiệm cho thấy hiệu quả tư vấn những các mô hình này cao hơn của những mô hình hiện có được so sánh.

• Luận án tiến sĩ tin học
• Chuyên ngành Khoa học máy tính
• Người hướng dẫn khoa học: PGS. TS. Huỳnh Xuân Hiệp, TS. Huỳnh Hữu Hưng
• Tác giả: Phan Phương Lan
• Số trang: 192
• Kiểu file: PDF
• Ngôn ngữ: Tiếng Việt
• Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng 2019

Link Download
http://luanvan.moet.edu.vn/?page=1.3&view=34447
https://drive.google.com/uc?id=12OEjLPLpbqg0TyMLQ9qbgs0qTUsrFK5I
https://drive.google.com/drive/folders/1yLBzZ1rSQoNjmWeJTM6cEZ3WGQHg04L1