Các mô hình hệ thống khuyến nghị (recommendation) thông minh trên website

WEBSITE BẠN ĐÃ ĐỦ THÔNG MINH? ĐỪNG QUÊN MẤT VAI TRÒ CỦA RECOMMENDATION SYSTEM!

Tại Netflix, hai phần ba số movies được xem đều là recommended.
Tại Google, những tin tức được gợi ý đẩy tỷ lệ clicks lên 38%.
Tại Amazon, 35% doanh thu nhờ vào hệ thống recommendation.

Những ông lớn đang kiếm tiền dựa trên Recommendation System vậy tại sao bạn chưa thử? Nếu đã thử rồi sao vẫn chưa tối ưu?

Bạn biết gì về Recommendation System?

Recommendation system đã phát triển nhanh chóng và trở nên phổ biến sử dụng rộng rãi như một nhu cầu thiết yếu đối với các website.

Điểm chung của hệ thống là lọc ra những nội dung phù hợp nhất với user nhằm giữ chân user lâu hơn, tăng cao trải nghiệm người dùng.

Vì vậy, hệ thống recommendation được áp dụng từ mức độ đơn sơ như cùng từ khóa liên quan cho đến phức tạp cao như sử dụng AI để phân tích lịch sử tìm kiếm của user và đưa ra những đề xuất phù hợp.

Song một hệ thống recommendation bao gồm những yêu cầu cơ bản gì?



Các yêu cầu của bài toán đặc thù, các chỉ tiêu, KPI, metrics đánh giá hiệu quả, tính năng, thiết kế, hệ thống, module, …



Các thông tin cần thu thập để phân tích lựa chọn của user



Kết nối các thành phần, phân hệ, phòng ban, ngành hàng, phát triển sản phẩm, nhân sự



Các mô hình phổ biến và mô hình nâng cao hơn, cấu trúc, cách hoạt động, UX…

Các web developers có đang thắc mắc tại sao website của mình khó “giữ chân" được khách hàng lâu không? Hãy cùng TopDev tìm hiểu về lĩnh vực vừa thực tiễn cũng vừa là thử thách này nhé!

DIỄN GIẢ CỦA CHƯƠNG TRÌNH

Toàn Huỳnh

PMP, Senior Software Engineer | Microsoft

Triều Nguyễn

Founder @BigDataVietnam.org

AGENDA CHƯƠNG TRÌNH

Mục Lục Chương Trình	Mô Tả Hoạt Động	Người Chia Sẻ	Thời Lượng	Bắt Đầu	Kết Thúc
Recommendation trong thương mại điện tử	Các thông tin cần có: Các yêu cầu của bài toán đặc thù của lĩnh vực ecommerce, các chỉ tiêu, KPI, metrics đánh giá hiệu quả, các tính năng, các thiết kế, hệ thống, module, công nghệ sử dụng, kết nối các thành phần, phân hệ, phòng ban, ngành hàng, phát triển sản phẩm, nhân sự, các thông tin cần thu thập để hiểu user, các mô hình phổ biến và mô hình nâng cao hơn, cấu trúc, cách hoạt động, UX…	Updating	40 mins	6:30:00 PM	7:10:00 PM
Recommendation trong lĩnh vực báo chí	Các thông tin cần có: Các yêu cầu của bài toán đặc thù của lĩnh vực báo chí, các chỉ tiêu, KPI, metrics đánh giá hiệu quả, các tính năng, các thiết kế, hệ thống, module, công nghệ sử dụng, kết nối các thành phần, phân hệ, phòng ban, ngành hàng, phát triển sản phẩm, nhân sự, các thông tin cần thu thập để hiểu user, các mô hình phổ biến và mô hình nâng cao hơn, cấu trúc, cách hoạt động, UX…	Updating	40 mins	7:10:00 PM	7:40:00 PM
Recommendation trong lĩnh vực giải trí, nghe nhạc xem phim	Các thông tin cần có: Các yêu cầu của bài toán đặc thù của lĩnh vực giải trí, các chỉ tiêu, KPI, metrics đánh giá hiệu quả, các tính năng, các thiết kế, hệ thống, module, công nghệ sử dụng, kết nối các thành phần, phân hệ, phòng ban, ngành hàng, phát triển sản phẩm, nhân sự, các thông tin cần thu thập để hiểu user, các mô hình phổ biến và mô hình nâng cao hơn, cấu trúc, cách hoạt động, UX…	Updating	40 mins	7:40:00 PM	8:20:00 PM
Panelist	Hỏi đáp với các diễn giả	Updating	40 mins	8:20:00 PM	9:00:00 PM