Thông tin chung
  English
  Đề tài NC khoa học
  Bài báo, báo cáo khoa học
  Hướng dẫn Sau đại học
  Sách và giáo trình
  Các học phần và môn giảng dạy
  Giải thưởng khoa học, Phát minh, sáng chế
  Khen thưởng
  Thông tin khác
  Tài liệu tham khảo
  Hiệu chỉnh
 
Số người truy cập: 107,071,389

 Lựa chọn mô hình và tham số cho bài toán tư vấn lọc cộng tác dựa trên đồ thị đánh giá
Tác giả hoặc Nhóm tác giả: Phan Quốc Nghĩa, Đặng Hoài Phương và Huỳnh Xuân Hiệp
Nơi đăng: Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ; Số: Chuyên đề CNTT;Từ->đến trang: 171-178;Năm: 2017
Lĩnh vực: Công nghệ thông tin; Loại: Bài báo khoa học; Thể loại: Trong nước
TÓM TẮT
Hệ tư vấn được xem là một giải pháp hiệu quả có thể ứng phó với vấn đề bùng nổ thông tin do sự phát triển quá nhanh của các dịch vụ Internet và được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực. Tuy nhiên, để thiết kế một hệ tư vấn có thể đáp ứng được nhu cầu của người dùng thì việc lựa chọn mô hình phù hợp cho hệ thống tư vấn và lựa chọn các giá trị tham số thích hợp cho mô hình luôn là một thách thức lớn của người thiết kế. Trong nghiên cứu này, chúng tôi đề xuất giải pháp lựa chọn mô hình và các giá trị tham số phù hợp cho bài toán tư vấn lọc cộng tác cụ thể. Để đánh giá các giải pháp đề xuất, chúng tôi tiến hành thực nghiệm trên ba tập dữ liệu chuẩn gồm: MovieLens, MSWeb và Jester5k. Kết quả thực nghiệm cho thấy các giải pháp của chúng tôi đề xuất có thể hỗ trợ nhà thiết kế, nhà nghiên cứu xác định được mô hình cũng như các giá trị tham số của mô hình cho bài toán tư vấn cụ thể của họ một cách nhanh chóng.
ABSTRACT
Recommender system is considered one of the most effective solutions that can cope with information explosion due to the rapid development of Internet services and is widely applied in many fields. However, to design a recommender system can meet the needs of users, the selection of suitable models for the recommender system and choosing the appropriate value of parameters for the model are always big challenges of designers. This study proposes solutions to choose models and value of parameters suitable for specific collaborative filtering recommender systems. To evaluate the proposed solutions, experiments on three standard datasets of MovieLens, MSWeb, and Jester5k are conducted. Experimental results show that the proposed solutions can assist designers and researchers to quickly identify model and the value parameters model for their specific collaborative filtering recommender systems.
© Đại học Đà Nẵng
 
 
Địa chỉ: 41 Lê Duẩn Thành phố Đà Nẵng
Điện thoại: (84) 0236 3822 041 ; Email: dhdn@ac.udn.vn