HỆ TƯ VẤN LỌC CỘNG TÁC THEO NGƯỜI DÙNG DỰA TRÊN ĐỘ ĐO HÀM Ý THỐNG KÊ

Abstract

Từ khi ra đời đến nay, hệ tư vấn lọc cộng tác nói chung, hệ tư vấn lọc cộng tác dựa trên người dùng nói riêng đã có một sự phát triển vượt bậc về mặt ứng dụng kỹ thuật, công nghệ cũng như ứng dụng vào thực tế cuộc sống. Đặc biệt, hệ tư vấn được các nhà quản lý sử dụng làm công cụ hỗ trợ hữu hiệu trong nhiều lĩnh vực kinh doanh như Amazon, Netflix và Pandora. Tuy nhiên, các thế hệ hiện tại của hệ tư vấn vẫn chưa đáp ứng đầy đủ các yêu cầu của người sử dụng. Trong bài viết này chúng tôi đề xuất một tiếp cận mới cho hệ tư vấn lọc cộng tác dựa trên người dùng. Hệ tư vấn lọc cộng tác theo người dùng được xây dựng dựa trên độ đo hàm ý thống kê. Trong hệ tư vấn này, chúng tôi xây dựng một độ đo tương đồng dựa trên độ đo chỉ số hàm ý thống kê gọi là độ đo tương đồng hàm ý thống kê để xác định sự tương đồng giữa hai người dùng trong hệ thống. Thông qua thực nghiệm trên hai tập dữ liệu MovieLense và MSWeb cho thấy rằng độ đo tương đồng mà chúng tôi đề xuất cho kết quả khá tốt trên hệ tư vấn lọc cộng tác dựa trên người dùng so với các độ đo tương đồng truyền thống như Pearson correlation, Cosine similarity và Jaccard.