GIẢI PHÁP KHUYẾN NGHỊ TIN TỨC TRÊN CỔNG THÔNG TIN ĐIỆN TỬ DỰA THEO PHIÊN

Abstract

Cổng thông tin hay cổng thông tin điện
tử (Web portal) là một hoặc một nhóm trang web
mà từ đó người truy cập có thể dễ dàng truy xuất
các trang web và các dịch vụ thông tin khác trên
mạng máy tính. Cổng thông tin điện tử cần đảm bảo
các tính năng về cung cấp nội dung, phân loại nội
dung và cá nhân hóa nội dung. Một trong những
phương pháp để tăng cường giới thiệu nội dung đến
người đọc và cá nhân hóa trên cổng thông tin điện
tử là dùng hệ khuyến nghị. Hệ khuyến nghị theo
các phương pháp truyền thống thường sử dụng dữ
liệu được thu thập trong khoảng thời gian dài của
người dùng định danh. Tuy nhiên, trên cổng thông
tin điện tử khó thực hiện điều đó vì đa số người
dùng ẩn danh, do đó khó áp dụng các phương pháp
truyền thống. Một giải pháp cho vấn đề này là giải
pháp khuyến nghị dựa trên phiên hoạt động của
người dùng, trong đó dữ liệu là một chuỗi các hoạt
động tuần tự của người dùng trong một khoảng
thời gian xác định gọi là phiên. Trong nghiên cứu
này, chúng tôi giải quyết bài toán khuyến nghị tin
tức trên cổng thông tin điện tử Học viện Công nghệ
Bưu chính Viễn thông dựa trên dữ liệu phiên của
người dùng ẩn danh. Chúng tôi nghiên cứu và đánh
giá nhóm các phương pháp khuyến nghị trên dữ
liệu phiên phổ biến hiện nay bao gồm nhóm cơ bản,
nhóm K láng giềng gần nhất, nhóm học sâu. Kết
quả cho thấy các phương pháp thuộc nhóm học sâu
có kết quả tốt hơn so với các phương pháp học máy
thuộc nhóm cơ bản trong khi đó các phương pháp
thuộc nhóm cơ bản và nhóm K láng giềng cho kết
quả tương đối tốt trong khi thời gian chạy và tài
nguyên sử dụng ít hơn hẳn.