Hệ tư vấn (Recommendation System)

Tài liệu tham khảo


Đề tài

Dịch sách Recommender Systems Handbook (3 sinh viên mỗi chương)
1. Dịch Chương 2 - Data Mining Methods for Recommender Systems
2. Dịch Chương 4 - A Comprehensive Survey of Neighborhood-based Recommendation Methods 
3. Dịch Chương 5 - Advances in Collaborative Filtering

4. Lập trình theo phương pháp trong Chương 2 sách Programming Collective Intelligence (2 sinh viên)
Yêu cầu:
- Đọc hiểu chương 2
- Lập trình theo mã nguồn Python có sẵn trong sách, sử dụng ngôn ngữ C#
- Có thể lập trình Windows Form hoặc Web Form
- Dữ liệu test lấy từ MovieLens (trong sách có dẫn link)

5. Nghiên cứu thư viện lập trình MyMediaLite (3 sinh viên)
Yêu cầu:
- Viết báo cáo giới thiệu thư viện MyMediaLite, bao gồm các phần: giới thiệu chung, chức năng, cách cài đặt, cách sử dụng để phát triển hệ tư vấn mới
- Viết một hệ tư vấn lọc cộng tác phim sử dụng MyMediaLite
- Dữ liệu phim và đánh giá lấy từ MovieLens (có cung cấp sẵn trên trang web)
- Hệ tư vấn có thể chạy trên Windows Form hoặc Web Form

Kho dữ liệu (Data Mining)

Tài liệu tham khảo

Tài liệu về Analysis Services

2. Microsoft Technet - SQL Server Analysis Services Tutorial (SQL Server 2008)

Đề tài

Nghiên cứu các khoá luận, luận văn và soạn slide báo cáo (2 sinh viên mỗi đề tài)

Nghiên cứu, sử dụng công cụ Analysis Services (3 sinh viên mỗi đề tài)
10. Sử dụng cơ sở dữ liệu mẫu Northwind
11. Sử dụng cơ sở dữ liệu mẫu AdventureWorks
Yêu cầu:
- Đọc hiểu lý thuyết
- Nghiên cứu, cài đặt công cụ Analysis Services
- Tạo data warehouse sử dụng cơ sở dữ liệu mẫu
- Thực hiện các câu truy vấn sử dụng các thao tác truy vấn của OLAP