MỘT PHƯƠNG PHÁP LỌC CỘNG TÁC THEO NGỮ CẢNH

Abstract

Lọc cộng tác là hướng tiếp cận điển hình trong xây dựng hệ tư vấn. Về cơ bản các phương pháp lọc cộng tác theo cách tiếp cận truyền thống chủ yếu tập trung khai thác duy nhất tập dữ liệu đánh giá của người dùng đối với sản phẩm để thực hiện huấn luyện và dự đoán sản phẩm phù hợp với người dùng hiện thời. Tuy nhiên trên thực tế đánh giá của người dùng với sản phẩm thường thay đổi theo ngữ cảnh khác nhau, do đó hướng tiếp cận lọc cộng tác dựa vào ngữ cảnh đang là một hướng đi được chứng minh là cải thiện đáng kể chất lượng gợi ý trong nhiều ứng dụng thực tế so với hướng tiếp cận lọc cộng tác truyền thống. Đã có nhiều phương pháp đề xuất khác nhau được đưa ra để giải quyết bài toán lọc cộng tác theo ngữ cảnh, tuy nhiên lĩnh vực này vẫn còn tồn tại nhiều thách thức, trong đó khó khăn điển hình là làm thế nào để tích hợp hiệu quả thông tin ngữ cảnh và giải quyết vấn đề dữ liệu thưa thớt dữ liệu đánh giá. Trong bài báo này, tác giả đề xuất một phương pháp lọc cộng tác theo ngữ cảnh với mong muốn giải quyết hiệu quả việc tích hợp đầy đủ thông tin ngữ cảnh và vấn đề dữ liệu thưa. Trong đó, việc tích hợp ngữ cảnh được thực hiện bằng thủ tục phân tách người dùng theo ngữ cảnh và vấn đề dữ liệu thưa được giải quyết qua việc khai thác đầy đủ mối quan hệ trực tiếp và gián tiếp giữa các người dùng và sản phẩm trong quá trình huấn luyện dựa trên mô hình đồ thị. 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.