- Nhằm hỗ trợ người dùng đối mặt với sự bùng nổ thông tin, tôi muốn thực hiện đề tài nghiên cứu về “Hệ thống gợi ý thông tin” để từ đó đưa ra những giải pháp có thể ứng dụng vào thực tế. - b) Mục đích nghiên cứu của luận văn : Trong luận văn tốt nghiệp của mình, tôi tập trung tìm hiểu về bài toán gợi ý tin tức cho thiết bị di động, các phương pháp gợi ý truyền thống, và áp dụng các phương pháp gợi ý này để cài đặt một hệ thống gợi ý đọc báo phù hợp với sở thích cá nhân của độc giả sử dụng điện thoại di động. - Các phương pháp gợi ý truyền thống được cài đặt bao gồm lọc cộng tác (collaborative filtering based recommendation), lọc dựa trên nội dung (content based recommendation) và gợi ý lai ghép (hybrid). - Trình bày các kiến thức nền tảng trong lĩnh vực gợi ý bao gồm định nghĩa các hệ thống gợi ý, giới thiệu một số phương pháp gợi ý, mô hình hoá các hệ thống gợi ý, một số hệ thống gợi ý điển hình. - Trong phần mô hình hoá các hệ thống gợi ý: trình 2 bày phương pháp gợi ý theo lọc cộng tác và gợi ý dựa theo nội dung, so sánh hai phương này và hệ thống gợi ý lai ghép. - Trình bày chi tiết thực thi các phương pháp gợi ý được cài đặt trong hệ thống gợi ý tin tức. - Các phương pháp này bao gồm lọc cộng tác, lọc dựa theo nội dung và gợi ý lai ghép. - Trình bày phân tích và thiết kế hệ thống, cấu trúc tập dữ liệu được sử dụng hệ thống và kết quả đánh giá hệ thống. - Kết luận Đồ án đã tìm hiểu các khái niệm, thuật ngữ, kĩ thuật liên quan đến các hệ thống gợi ý. - Dựa vào khảo sát các đặc trưng của gợi ý tin tức, phân tích ưu nhược điểm của các phương pháp xây dựng các thành phần chính của hệ gợi ý là mô hình sở thích người dùng và các thuật toán gợi ý, đồ án phát triển và thử nghiệm phương pháp gợi ý tin tức lai dựa trên lịch sử thao tác của người dùng. - Trong đó, hệ thống thực thi bốn phương pháp gợi ý lai giữa gợi ý theo nội dung và gợi ý theo lọc cộng tác. - Đầu tiên, vì chưa có các độ đo ngữ nghĩa cho các hệ thống gợi ý tương tự, các đánh giá chủ yếu dựa trên các nhận định chủ quan về tính phù hợp hay không phù hợp của kết quả tư vấn. - Cuối cùng, do hệ thống sử dụng dữ liệu tự xây dựng và thu thập đánh giá của người dùng thực tế rất ít để có để đánh giá chính xác hệ thống, dẫn đến phương pháp theo lọc cộng tác có độ chính xác thấp.
Xem thử không khả dụng, vui lòng xem tại trang nguồn hoặc xem
Tóm tắt