• English
    • ไทย
  • English 
    • English
    • ไทย
  • Login
View Item 
  •   Wisdom Repository Home
  • คณะและวิทยาลัย
  • คณะสถิติประยุกต์
  • GSAS: Theses
  • View Item
  •   Wisdom Repository Home
  • คณะและวิทยาลัย
  • คณะสถิติประยุกต์
  • GSAS: Theses
  • View Item
JavaScript is disabled for your browser. Some features of this site may not work without it.

Browse

All of Wisdom RepositoryCommunities & CollectionsBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsBy Submit DateResource TypesThis CollectionBy Issue DateAuthorsTitlesSubjectsBy Submit DateResource Types

My Account

Login

การใช้ระบบแนะนำแบบผสมในการแก้ปัญหาผู้ใช้งานระบบรายใหม่ร่วมกับการใช้บริบทสำหรับร้านอาหาร

by พิมพ์ชนก ปทุมชาติ

Title:

การใช้ระบบแนะนำแบบผสมในการแก้ปัญหาผู้ใช้งานระบบรายใหม่ร่วมกับการใช้บริบทสำหรับร้านอาหาร

Other title(s):

A cold-start hybrid context recommendation system for casual restaurant

Author(s):

พิมพ์ชนก ปทุมชาติ

Advisor:

วรพล พงษ์เพ็ชร

Degree name:

วิทยาศาสตรมหาบัณฑิต

Degree level:

Master's

Degree discipline:

การวิเคราะห์ข้อมูลและวิทยาการข้อมูล

Degree department:

คณะสถิติประยุกต์

Degree grantor:

สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์

Issued date:

2020

Digital Object Identifier (DOI):

10.14457/NIDA.the.2020.63

Publisher:

สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์

Abstract:

ปัจจุบันระบบแนะนำสินค้าถูกนำมาใช้อย่างแพร่หลายในหลายอุตสาหกรรม โดยจุดประสงค์ของระบบแนะนำคือเพื่อแนะนำสินค้าที่คาดว่าลูกค้าจะชื่นชอบได้ถูกต้อง โดยวิธีการแนะนำสินค้าแบบดั้งเดิมมีหลายวิธี เช่น วิธีการกรองร่วมกัน วิธีการกรองแบบอิงเนื้อหา อย่างไรก็ตามวิธีเหล่านี้ก็ยังประสบปัญหาสำคัญบางประการ เช่น ความสามารถในการปรับขนาด ข้อมูลมีปริมาณน้อย หรือผู้ใช้งานระบบรายใหม่ โดยงานวิจัยนี้จะมุ่งเน้นไปที่ปัญหากรณีผู้ใช้งานระบบรายใหม่ ซึ่งได้นำเสนอวิธีแบบผสมในการแก้ปัญหาโดยใช้ข้อมูลประชากรศาสตร์ของลูกค้าและฟังก์ชันอายุร่วมกับวิธีการเรียนรู้ของเครื่องจักรและบริบทอย่างมีเงื่อนไข โดยใช้ข้อมูลจากธุรกิจร้านอาหารหนึ่งในประเทศไทย จากผลการดำเนินงานพบว่าประสิทธิภาพของโมเดลที่นำเสนอมีค่าความถูกต้องในการแนะนำสูงกว่าวิธีการแนะนำแบบสุ่มและแนะนำด้วยเมนูยอดนิยมที่ร้อยละ 16 และ 10 ตามลำดับ อีกทั้งนำเสนอวิธีการคิดคะแนนความชื่นชอบโดยนัยของลูกค้ารายเก่าในกรณีที่ร้านอาหารไม่มีคะแนนความชื่นชอบจากลูกค้าโดยตรง โดยพบว่าฟังก์ชันการคิดคะแนนความชื่นชอบที่นำเสนอนั้นสามารถนำไปประยุกต์ใช้กับข้อมูลของธุรกิจร้านอาหารได้จริงและสามารถแปลงเป็นค่าคะแนนความชื่นชอบโดยนัยที่นำไปใช้ในการทำนายคะแนนความชื่นชอบของลูกค้ารายเก่าในลำดับต่อไปได้
Recommendation systems are used in a variety of industries. The goal of these systems is to identify satisfying selections of items for users. Traditional approaches are classified into several methods, such as Collaborative Filtering and Content-based Filtering. However, significant problems such as scalability, data sparsity, and cold-start are still observed. In this paper, we focused on the cold-start problem for new users. We introduced a hybrid-approach by combining demographic and similarity age functions, together with machine learning and conditional contexts from the dataset of a Thailand-based restaurant. The result shows that the proposed model's accuracy is higher than the random recommendation and the top menu recommendation, 16% and 10%, respectively. Moreover, we also discussed the implicit rating function for existing customers with no explicit ratings in this study. We found that it could be applied to the restaurant dataset and converted into an implicit rating which could be used to predict the existing customer ratings.

Description:

วิทยานิพนธ์ (วท.ม. (การวิเคราะห์ข้อมูลและวิทยาการข้อมูล))--สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์, 2563

Subject(s):

บริการลูกค้า -- การประเมิน
การส่งเสริมการขาย
สินค้า -- การตลาด

Keyword(s):

e-Thesis
ระบบแนะนำสินค้า

Resource type:

วิทยานิพนธ์

Extent:

55 แผ่น

Type:

Text

File type:

application/pdf

Language:

tha

Rights:

ผลงานนี้เผยแพร่ภายใต้ สัญญาอนุญาตครีเอทีฟคอมมอนส์แบบ แสดงที่มา-ไม่ใช้เพื่อการค้า-ไม่ดัดแปลง 4.0 (CC BY-NC-ND 4.0)

URI:

https://repository.nida.ac.th/handle/662723737/5538
Show full item record

Files in this item (CONTENT)

Thumbnail
View
  • b212264.pdf ( 1,616.52 KB )

ทรัพยากรสารสนเทศทั้งหมดในคลังปัญญา ใช้เพื่อประโยชน์ทางการเรียนการสอนและการค้นคว้าเท่านั้น และต้องมีการอ้างอิงแหล่งที่มาทุกครั้งที่นำไปใช้ ห้ามดัดแปลงเนื้อหา และทำสำเนาต่อ รวมถึงไม่ให้อนุญาตนำไปใช้ประโยชน์เพื่อการค้า ไม่ว่ากรณีใด ๆ ทั้งสิ้น



This item appears in the following Collection(s)

  • GSAS: Theses [219]

Except where otherwise noted, content on this site is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International license.

Copyright © National Institute of Development Administration | สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์
Library and Information Center | สำนักบรรณสารการพัฒนา
Email: NIDAWR@nida.ac.th    Chat: Facebook Messenger    Facebook: NIDAWisdomRepository
 

 

Except where otherwise noted, content on this site is licensed under a Creative Commons Attribution-NonCommercial-NoDerivatives 4.0 International license.

Copyright © National Institute of Development Administration | สถาบันบัณฑิตพัฒนบริหารศาสตร์
Library and Information Center | สำนักบรรณสารการพัฒนา
Email: NIDAWR@nida.ac.th    Chat: Facebook Messenger    Facebook: NIDAWisdomRepository
 

 

‹›×