MÔ HÌNH TƯ VẤN LỌC CỘNG TÁC TÍCH HỢP DỰA TRÊN MA TRẬN TƯƠNG ĐỒNG CỦA CÁC SẢN PHẨM

Abstract

Trong bài viết này, chúng tôi đề xuất một phương pháp để cải thiện độ chính xác của mô hình tư vấn lọc cộng tác dựa trên sản phẩm hay mục dữ liệu (IBCF) bằng cách tích hợp ma trận tương đồng dựa trên các thuộc tính sản phẩmvào quá trình xây dựng mô hình gọi là mô hình tư vấn tích hợp.Trong mô hìnhtư vấn lọc cộng tác dựa trên sản phẩmtruyền thống, kết quả tư vấn được xây dựng chỉ dựa trên ma trận xếp hạng của người dùng cho các sản phẩm.Trong mô hình tư vấn tích hợp, kết quả tư vấn được xây dựng dựa trên hai ma trận tương đồng: ma trận tương đồng dựa trên giá trị hạng của người dùng cho các sản phẩmvà ma trận tương đồng dựa trên thông tin mô tả các sản phẩm. Thông qua thực nghiệm trên tập dữ liệu MSWeb cho thấy rằng mô hình mà chúng tôi đề xuất cho kết quả chính xác hơn mô hình tư vấn lọc cộng tác dựa trên sản phẩm truyền thống