Đăng nhập
 
Tìm kiếm nâng cao
 
Tên bài báo
Tác giả
Năm xuất bản
Tóm tắt
Lĩnh vực
Phân loại
Số tạp chí
 

Bản tin định kỳ
Báo cáo thường niên
Tạp chí khoa học ĐHCT
Tạp chí tiếng anh ĐHCT
Tạp chí trong nước
Tạp chí quốc tế
Kỷ yếu HN trong nước
Kỷ yếu HN quốc tế
Book chapter
Tạp chí quốc tế 2024
Số tạp chí 5(2024) Trang: 1-15
Tạp chí: Springer Natute Computer Science

Recommender systems are widely used in many domains, especially in E-commerce. It can be used for attracting users by recommending appropriate products to them. There are many techniques in recommendation systems which can predict rating scores to recommend next products. In this work, we propose an ensemble model for combining Image-based recommendation and Deep Matrix factorization. Specifically, in the proposed model, we have utilized the pre-trained deep learning models (e.g., the VGG16) to extract the image features. Next, based on the image features, we compute similarities between the products to generate recommendations. We integrated the Deep Matrix Factorization model to predict the ratings between users and items into the Image-based recommendation to enhance the effectiveness of the recommendation model. Experimental results on public data sets show that the approach can give good recommendations at more than 90% of accuracy.

Các bài báo khác
Số tạp chí 68(2024) Trang: 543-548
Tạp chí: Periodica Polytechnica Civil Engineering
Số tạp chí 14(2024) Trang: 1877-1877
Tạp chí: Characterization and molecular identification of the lumpy skin disease virus in cattle in the Mekong Delta of Vietnam
Số tạp chí 51(2024) Trang: 82-91
Tạp chí: Journal of Hunan University Natural Sciences
Số tạp chí 56(2024) Trang: 474-488
Tạp chí: Journal of Engineering and Technological Sciences
Số tạp chí 4(2024) Trang: 1-12
Tạp chí: The 4th International Conference on Innovations In Social Sciences Education and Engineering (ICoISSEE-4)


Vietnamese | English






 
 
Vui lòng chờ...