5. Kết cấu đề tài
2.2.2. Mô hình đa tác tử cho tìm kiếm ảnh
Dựa trên ý tưởng của Renault [6] đã trình bày ở trên, Cao Hồng Huệ và các đồng nghiệp [4] đã nghiên cứu mô hình đa tác tử hút và đẩy cho tìm kiếm ảnh. Mô hình này sử dụng các tác tử phản ứng với môi trường (reactive agent) sử dụng các lực hút / đẩy cho tổ chức dữ liệu trong không gian hai chiều. Các tác tử được di chuyển tự do trong không gian này mà đường đi của chúng sẽ không xác định trước. Chúng chỉ phản ứng với các kích thích bên ngoài được gửi từ các tác tử khác.
Mỗi tác tử tương tác với những tác tử khác thông qua lực, lực đó có thể là lực hút hoặc lực đẩy. Lực được tính toán giữa hai tác tử dựa trên sự giống nhau của các vector đặc tính hoặc từ các từ khóa mô tả của từng tác tử. Do đó, các tác tử được hút bởi những tác tử tương tự và bị đẩy lùi từ những tác tử không tương tự.
Mô hình hoạt động dựa trên chu trình lặp theo một khoảng thời gian. Cứ mỗi lần lặp là các tác tử sẽ bị thay đổi vị trí về mặt không gian trong mô hình. Sự thay đổi đó như đã nói ở trên là do lực tác động bởi các tác tử khác, hay còn gọi là các láng giềng. Việc lựa chọn láng giềng trong mỗi lần lặp khiến mô hình hoạt động khá chậm, đây cũng là hạn chế của mô hình này.
Sinh viên thực hiện: Nguyễn Minh Đức 34
Hình 2.3. Mô hình đa tác tử hút và đẩy cho tìm kiếm ảnh
Ý tưởng hệ đa tác tử của Renault [6] và Cao Hồng Huệ [4] khá giống với ý tưởng trong hệ tư vấn. Cả hai đều dùng độ tương tự để tổ chức dữ liệu, còn hệ tư vấn thì dùng độ tương tự giữa những người dùng hay sản phẩm để lấy ra danh sách các sản phẩm tư vấn. Nhưng trong hệ tư vấn, ví dụ phương pháp lọc cộng tác, việc lấy danh sách tư vấn được tính dựa trên công thức phức tạp. Còn nếu áp dụng ý tưởng của hệ đa tác tử hút và đẩy thì việc lấy kết quả tư vấn sẽ dễ dàng hơn bằng cách lấy các láng giềng (trong mặt phẳng hai chiều) của một tác tử.
Do đó, tác giả đề xuất mô hình đa tác tử sử dụng lực hút / đẩy cho tư vấn phim.