Một phương pháp lọc trước theo ngữ cảnh cho hệ tư vấn

  • Liên Thị Đỗ
Keywords: CARS, CACF, mô hình đồng huấn luyện, lọc theo ngữ cảnh

Abstract

Hệ tư vấn là hệ thống được thiết kế để hướng người dùng đến những đối tượng quan tâm, yêu thích, khi lượng thông tin quá lớn vượt quá khả năng xử lý của người dùng. Bên cạnh những thông tin phổ biến (người dùng, sản phẩm, đánh giá của người dùng với sản phẩm) được khai thác thường xuyên trong hệ tư vấn, một trong những yếu tố quan trọng ảnh hưởng tới việc ra quyết định trong hệ tư vấn được đặc biệt quan tâm nghiên cứu trong những năm gần đây, đó là thông tin ngữ cảnh sử dụng sản phẩm của người dùng. Mặc dù việc tích hợp ngữ cảnh vào hệ tư vấn được chứng minh là giúp nâng cao đáng kể chất lượng tư vấn sản phẩm tới người dùng, tuy nhiên khó khăn điển hình gặp phải đối với hệ tư vấn dựa vào ngữ cảnh lúc này là làm thế nào để tích hợp thông tin ngữ cảnh và vấn đề dữ liệu thưa, điều này ảnh hưởng trực tiếp tới chất lượng tư vấn. Trong bài báo này, tác giả đề xuất một phương pháp lọc trước theo ngữ cảnh cho hệ tư vấn cho phép tích hợp đầy đủ thông tin ngữ cảnh và giải quyết hiệu quả vấn đề dữ liệu thưa. Trong đó, việc tích hợp ngữ cảnh được thực hiện bằng thủ tục phân tách sản phẩm theo ngữ cảnh và vấn đề dữ liệu thưa được giải quyết qua quá trình huấn luyện theo mô hình đồng huấn luyện cho bài toán phân lớp của lọc cộng tác. Kết quả thực nghiệm trên một số bộ dữ liệu thực cho thấy phương pháp đề xuất cải thiện đáng kể chất lượng dự đoán so với các phương pháp tư vấn dựa vào ngữ cảnh cơ sở trước đây.

Published
2020-12-31