HỆ THỐNG KHUYẾN NGHỊ ĐA PHƯƠNG THỨC: GIẢI PHÁP CÁ NHÂN HÓA HOÀN HẢO

Trong thời đại số, các nền tảng trực tuyến như Shopee, Netflix hay TikTok ngày càng thông minh hơn trong việc khuyến nghị sản phẩm và nội dung phù hợp với sở thích của bạn. Vậy làm thế nào mà các hệ thống này có thể “đọc vị” được nhu cầu của bạn? Bí quyết nằm ở công nghệ Multimodal Recommendation hay còn gọi là hệ thống khuyến nghị đa phương thức.

Thay vì chỉ dựa vào dữ liệu từ lịch sử tìm kiếm hoặc đánh giá của người dùng, hệ thống này kết hợp thông tin từ nhiều nguồn khác nhau như hình ảnh, văn bản, video và âm thanh. Nhờ đó, trải nghiệm của bạn trở nên cá nhân hóa và chính xác hơn.

1. Multimodal Recommendation là gì?

Hãy tưởng tượng bạn đang tìm kiếm một chiếc điện thoại trên sàn thương mại điện tử. Ngoài việc xem đánh giá từ người mua trước, bạn còn có thể xem hình ảnh sản phẩm, video mở hộp hoặc đọc các bài đánh giá chi tiết. Multimodal Recommendation sử dụng tất cả những nguồn thông tin đó để hiểu rõ hơn về sở thích của bạn.

Các loại dữ liệu chính bao gồm:

  • Văn bản: Mô tả sản phẩm, bài viết đánh giá.
  • Hình ảnh: Hình ảnh minh họa, ảnh sản phẩm.
  • Video và Âm thanh: Video giới thiệu, âm thanh sản phẩm.
  • Hành vi người dùng: Lượt xem, lượt thích, thời gian tương tác.

Hình 1: Kết trúc Multimodal Recommendation

Tất cả những thông tin này được kết hợp lại, giúp hệ thống tạo ra các đề xuất chính xác hơn.

2. Các công nghệ và mô hình ứng dụng phổ biến

a) Deep Neural Networks (DNNs)

DNNs có thể xử lý và học từ nhiều dạng dữ liệu cùng lúc. Các mạng như CNN (Convolutional Neural Networks) thường dùng để xử lý hình ảnh, trong khi RNN (Recurrent Neural Networks) và Transformer phù hợp với xử lý ngôn ngữ tự nhiên.

Hình 2: Mô hình Deep Neural Networks

Công thức mô hình DNN:

H=WX+b

Trong đó:

  • H là đầu ra của mạng nơ-ron.
  • X là đầu vào (dữ liệu văn bản, hình ảnh, video).
  • W là trọng số học được.
  • b là hệ số điều chỉnh (bias).
  • là hàm kích hoạt.

DNNs đặc biệt hữu ích khi cần xử lý các tập dữ liệu lớn và có cấu trúc phức tạp.

b) Co-Attention Mechanism

Cơ chế đồng chú ý giúp các hệ thống xác định mối liên hệ giữa các loại dữ liệu khác nhau bằng cách học cách các đặc trưng từ văn bản và hình ảnh tương tác với nhau.

Hình 3: Kiến trúc Co-Attention Mechanism

Công thức Co-Attention:

A=softmaxQKT/dkV

Trong đó:

  • A là ma trận chú ý.
  • Q,K,V lần lượt là Query, Key, và Value.
  • dk là độ dài của vector Key.

Co-Attention cho phép hệ thống tìm ra các mối liên kết quan trọng giữa các đặc trưng hình ảnh và văn bản, giúp cải thiện độ chính xác của khuyến nghị.

c) Graph Neural Networks (GNNs)

GNNs đặc biệt hiệu quả trong việc xử lý dữ liệu đồ thị như mạng xã hội hoặc các hệ thống thương mại điện tử. Các node biểu diễn người dùng hoặc sản phẩm, còn các cạnh biểu diễn tương tác giữa chúng.

Hình 4: Mạng tích chập đồ thị nhiều lớp (GCN) với bộ lọc bậc nhất

Công thức GNN:

Hl+1=D-1/2AD-1/2HlWl

Trong đó:

  • Hl là trạng thái của node tại lớp l.
  • A là ma trận kề.
  • D là ma trận độ bậc.
  • Wl là trọng số học được.

GNNs giúp mô hình học được mối quan hệ phức tạp giữa các thực thể, đặc biệt hữu ích trong việc khuyến nghị sản phẩm hoặc nội dung tương tự.

3. Phương Hướng Phát Triển Trong Tương Lai

  • Cải thiện khả năng hiểu ngữ cảnh đa phương thức: Nghiên cứu sâu hơn về cách hệ thống có thể phân tích và hiểu rõ hơn các dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau sẽ giúp cải thiện độ chính xác của khuyến nghị.
  • Tăng cường trải nghiệm cá nhân hóa: Các hệ thống trong tương lai có thể dự đoán sở thích của người dùng theo thời gian thực và phản hồi nhanh chóng hơn.
  • Bảo vệ quyền riêng tư: Phát triển các kỹ thuật học liên kết (Federated Learning) để xử lý dữ liệu mà không cần thu thập thông tin cá nhân.
  • Hỗ trợ các ngôn ngữ và văn hóa đa dạng: Tăng cường khả năng xử lý ngôn ngữ tự nhiên đa ngôn ngữ và nhận diện văn hóa sẽ mở rộng phạm vi ứng dụng của hệ thống khuyến nghị.

4. Kết luận

Hệ thống khuyến nghị đa phương thức là bước tiến quan trọng trong việc cải thiện trải nghiệm người dùng trên các nền tảng trực tuyến. Bằng cách kết hợp dữ liệu từ nhiều nguồn khác nhau, các hệ thống này có thể cung cấp những khuyến nghị chính xác và phù hợp hơn. Trong tương lai, với sự phát triển của các công nghệ AI và Machine Learning, chúng ta có thể mong đợi các hệ thống ngày càng thông minh và thân thiện hơn.

Đặc biệt, tại Trường Đại học Nguyễn Tất Thành, công nghệ hệ thống khuyến nghị đa phương thức đang được chú trọng và ứng dụng trong giảng dạy tại Khoa CNTT. Sinh viên có cơ hội tìm hiểu và thực hành các mô hình tiên tiến nhất trong lĩnh vực này, từ đó tiếp cận gần hơn với những xu hướng công nghệ hiện đại. Nếu bạn quan tâm và muốn tìm hiểu chi tiết hơn, đừng ngần ngại tham gia các chương trình đào tạo và hội thảo chuyên đề tại trường.

ThS. Phạm Đình Tài KCNTT