Nghiên cứu thuật toán học máy SVM và ứng dụng trong bài toán khai phá ý kiến phản hồi của khách hàng

MỞ ĐẦU
Với sự phát triển mạnh mẽ của mạng Internet, thương mại điện tử, thời đại của công nghệ thông tin. Mọi người có cơ hội chia sẽ những ý kiến, quan điểm của mình, đưa các bài đánh giá về các sản phẩm tại các trang web thương mại điện tử và diễn đạt quan điểm của họ trên hầu hết bất kỳ thứ gì ở diễn đàn, nhóm thảo luận và các blog, các tác phẩm văn học mà họ đọc, chúng được gọi chung là nội dung do người dùng tạo ra. Một cá nhân nếu muốn mua một sản phẩm, cá nhân đó không nhất thiết phải giới hạn tham khảo bạn bè và gia đình nữa bởi vì có nhiều người đánh giá sản phẩm trên trang Web đó đưa những ý kiến liên quan đến việc sử dụng sản phẩm. Đây là nguồn thông tin quan trọng, cung cấp cho người mua hàng cái nhìn toàn diện hơn về một sản phẩm mà họ định mua. Còn đối với nhà sản xuất, đánh giá của khách hàng là cơ sở để tiến hành cải tiến, hoàn thiện sản phẩm của mình.
Tuy nhiên, việc tìm kiếm những nguồn ý kiến và giám sát chúng trên Web vẫn là một công việc hết sức khó khăn bởi vì có một số lượng lớn những nguồn khác nhau và mỗi nguồn ngoài ra còn có số lượng lớn văn bản ý kiến hoặc
2
cảm nghĩ. Trong nhiều trường hợp, các ý kiến thường ẩn bên trong những bài viết dài. Điều đó gây khó khăn cho người đọc để tìm kiếm các nguồn liên quan, trích nhữngcâu liên quan đến quan điểm đánh giá, đọc, tóm tắt và tổ chức chúng thành dạng có thể sử dụng được.
Do đó, việc nghiên cứu phát triển hệ thống tự động là cần thiết trong việc phát hiện, tổng hợp và phân loại các ý kiến người dùng. Phân tích cảm nghĩ, còn được biết đến như khai thác ý kiến, phát triển lên từ những nhu cầu này. Đây là một bài toán lớn nhiều thách thức đối trong lĩnh vực xử lý ngôn ngữ tự nhiên và khai phá văn bản.
Theo hướng nghiên cứu thuật toán học máy để xử lý nguồn dữ liệu như đã đề cập, tôi chọn đề tài “Nghiên cứu thuật toán học máy SVM và ứng dụng trong bài toán khai phá ý kiến phản hồi của khách hàng trên website” làm đề tài luận văn thạc sỹ của mình.
Luận văn gồm 3 chương chính với các nội dung sau:
Chương 1 – Tổng quan về học máy và bài toán khai phá ý kiến phản hồi khách hàng - trình bày các khái niệm về cơ bản của học máy và giới thiệu khái quát về bài toán khai
3
phá ý kiến phản hồi khách hàng và ứng dụng của nó trong các lĩnh vực công nghệ thông tin.
Chương 2 – Phương pháp học máy SVM – trình bày cơ sở thuật toán học máy SVM, các dạng SVM và ứng dụng của SVM.
Chương 3 - Ứng dụng SVM vào bài toán khai phá ý kiến phản hồi khách hàng trên website – xây dựng mô hình ứng dụng SVM vào việc giải quyết bài toán khai phá ý kiến phản hồi khách hàng trên website, cài đặt thử nghiệm và đánh giá kết quả thu được.