KHUYẾN NGHỊ DỰA TRÊN HÀNH VI NGƯỜI DÙNG MẠNG XÃ HỘI
Keywords:
Tư vấn cộng tác (Collaborative Filtering Recommendation), tư vấn theo nội dung (Content-based FilteringRecommendation), hệ tư vấn lai (Hybrid Filtering Recommendation System), hệ tư vấn xã hội (Social Recommender Systems).Abstract
Sự ra đời của mạng xã hội được xem là sự kiện có ảnh hưởng sâu rộng nhất đối với cộng đồng người dùng Internet hiện nay. Nhiều mạng xã hội trực tuyến như Facebook, Twitter, LinkedIn đã trở nên phổ biến làm thay đổi phương thức trao đổi thông tin truyền thống. Truyền thông giữa các thực thể trong mạng xã hội tạo nên một nguồn tài nguyên phong phú, đa dạng là cơ hội tốt trong phân tích, khai phá và phát triển ứng dụng. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một phương pháp khuyến nghị cho người dùng thông qua các hành vi rate, post, like, comment trong mạng xã hội. Dựa trên dữ liệu các hành vi, chúng tôi đề xuất phương pháp khuyến nghị cho người dùng các sản phẩm hoặc dịch vụ họ có thể sử dụng. Kết quả thử nghiệm trên bộ dữ liệu thu thập được trên Facebook cho thấy, phương pháp đề xuất cho lại sai số dự đoán khá tốt so với các phương pháp tiếp cận dựa vào mô hình tin cậy.
