MỘT PHƯƠNG PHÁP MÔ HÌNH HÓA NGỮ CẢNH CHO HỆ TƯ VẤN
Keywords:
Hệ tư vấn dựa vào ngữ cảnh (Context-aware recommender system - CARS); Lọc cộng tác dựa vào ngữ cảnh (Context-aware collaborative filtering - CACF); Ngữ cảnh (Context); Mô hình hóa ngữ cảnh (Contextual modeling).Abstract
Hệ tư vấn được xem như một hệ thống lọc tích cực, có chức năng hỗ trợ đưa ra quyết định, nhằm mục đích cung cấp cho người sử dụng những gợi ý về thông tin, sản phẩm và dịch vụ phù hợp nhất với yêu cầu và sở thích riêng của từng người. Trong các cách tiếp cận xây dựng hệ tư vấn thì cách tiếp cận dựa trên ngữ cảnh được chứng minh là cải thiện đáng kể chất lượng tư vấn trong nhiều ứng dụng thực tế so với hệ tư vấn theo tiếp cận truyền thống trước đây. Tuy nhiên, lĩnh vực này còn tồn tại nhiều thách thức, trong đó khó khăn điển hình 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 mô hình hóa 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, mối quan hệ giữa các người dùng, sản phẩm và ngữ cảnh được biểu diễn trên cùng một mô hình đồ thị 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 đối tượng dữ liệu trong quá trình huấn luyện dựa trên mô hình đồ thị cho 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.