MÔ HÌNH KẾT HỢP NGƯỠNG SỞ THÍCH VÀ LUẬT SỐ ĐÔNG CHO DỰ ĐOÁN XẾP HẠNG TRONG HỆ THỐNG GỢI Ý

Hệ thống gợi ý (Recommender Systems – RS) hiện đang được sử dụng trong nhiều lĩnh vực (như thương mại điện tử, giáo dục, giải trí,..) để dự đoán “sở thích” (thói quen/ nhu cầu/ năng lực/…) của người dùng từ đó gợi ý cho họ những mục thông tin (item) phù hợp nhất. Thương mại điện tử ở Việt Nam hiện đang phát triển mạnh, do vậy RS sẽ mở ra nhiều tiềm năng trong nghiên cứu cũng như ứng dụng. Bài viết này đề xuất một tiếp cận mới trong dự đoán xếp hạng của hệ thống gợi ý, đó là việc sử dụng luật bình chọn số đông kết hợp với ngưỡng sở thích nhằm xác định giá trị xếp hạng của người dùng trên các mục thông tin. Phương pháp đề xuất này khá đơn giản nhưng lại cho kết quả rất khả quan. Kết quả thử nghiệm trên các tập dữ liệu chuẩn cho thấy phương pháp được đề xuất có thời gian thực hiện nhanh hơn đáng kể so với các phương pháp truyền thống dựa trên lọc cộng tác trong khi độ chính xác cũng được cải thiện trong phần lớn các trường hợp thử nghiệm. Chính vì thế, đây có thể là một hướng tiếp cận hữu ích trong lĩnh vực dự đoán xếp hạng của RS.