TAILIEUCHUNG - Xây dựng hệ thống gợi ý bằng thuật toán người láng giềng và thử nghiệm trên Movielens dataset - Hà Thị Thanh Ngà, Nguyễn Đình Cường

Bài báo cáo này giới thiệu về các hệ thống gợi ý và các kỹ thuật lọc cộng tác phổ biến được dùng trong hệ thống gợi ý; đồng thời minh họa một hệ thống gợi ý cộng tác với tập dữ liệu mẫu MovieLens. | HỘI THẢO KHOA HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN VÀ TRUYỀN THÔNG ICT2017, ĐÀ LẠT,12/2017 XÂY DỰNG HỆ THỐNG GỢI Ý BẰNG THUẬT TOÁN NGƯỜI LÁNG GIỀNG VÀ THỬ NGHIỆM TRÊN MOVIELENS DATASET Hà Thị Thanh Ngà, Nguyễn Đình Cường Khoa Công nghệ thông tin, Đại học Nha Trang E-mail:ngahtt@, cuongnd@ Tóm tắt—Hệ thống gợi ý là một kỹ thuật lọc thông tin được dùng để dự đoán sở thích của người dùng. Việc sử dụng các hệ thống gợi ý giúp người dùng ra quyết định và lựa chọn được những mục tin phù hợp (mặt hàng, nhạc, phim, ảnh, tin tức, sách, .) từ một nguồn dữ liệu sẵn có. Hiện nay các hệ thống gợi ý được dùng nhiều trong các lĩnh vực thương mại điện tử, giải trí, giáo dục,. Bài báo cáo này nhằm giới thiệu về các hệ thống gợi ý và các kỹ thuật lọc cộng tác phổ biến được dùng trong hệ thống gợi ý; đồng thời minh họa một hệ thống gợi ý cộng tác với tập dữ liệu mẫu MovieLens Từ khóa: Lọc cộng tác, hệ thống gợi ý, đánh giá I. GIỚI THIỆU Các hệ thống gợi ý (Recommendation System - RS) là những công cụ phần mềm và kỹ thuật đưa ra đề nghị hoặc gợi ý mục tin hoặc hành động cho người dùng. Những gợi ý cá nhân hóa đưa ra danh sách các mục tin đã được xếp hạng theo sở thích và những ràng buộc của người dùng để cố gắng dự đoán việc quyết định những sản phẩm hoặc dịch vụ nào phù hợp nhất. Những quyết định liên quan những tiến trình ra quyết định khác nhau của từng người dùng cụ thể về việc mua những mặt hàng nào, nghe những bản nhạc nào, hay đọc những tin tức trực tuyến nào. Các hệ thống gợi ý xử lý vấn đề quá tải thông tin mà người dùng thường gặp phải bằng cách cung cấp cho họ các khuyến nghị về nội dung và dịch vụ được cá nhân hóa, độc quyền [1]. Mục đích chính của hệ thống gợi ý là tạo ra các đề nghị quan trọng và thông tin gợi ý, các sản phẩm hoặc các đối tượng cho xã hội người dùng mà người dùng có thể quan tâm đến. Ví dụ, gợi ý sách trên trang Amazon, Netflix đề xuất những bộ phim bằng cách sử dụng hệ thống gợi ý để xác định khuynh hướng của người dùng và sau đó, thu hút

TỪ KHÓA LIÊN QUAN
TAILIEUCHUNG - Chia sẻ tài liệu không giới hạn
Địa chỉ : 444 Hoang Hoa Tham, Hanoi, Viet Nam
Website : tailieuchung.com
Email : tailieuchung20@gmail.com
Tailieuchung.com là thư viện tài liệu trực tuyến, nơi chia sẽ trao đổi hàng triệu tài liệu như luận văn đồ án, sách, giáo trình, đề thi.
Chúng tôi không chịu trách nhiệm liên quan đến các vấn đề bản quyền nội dung tài liệu được thành viên tự nguyện đăng tải lên, nếu phát hiện thấy tài liệu xấu hoặc tài liệu có bản quyền xin hãy email cho chúng tôi.
Đã phát hiện trình chặn quảng cáo AdBlock
Trang web này phụ thuộc vào doanh thu từ số lần hiển thị quảng cáo để tồn tại. Vui lòng tắt trình chặn quảng cáo của bạn hoặc tạm dừng tính năng chặn quảng cáo cho trang web này.