Hiện tại hệ thống chỉ sử dụng phƣơng pháp lai đơn giản nhất của hai phƣơng pháp gợi ý truyền thống là lọc theo nội dung và lọc cộng tác. Chính vậy mà em đề xuất một vài hƣớng phát triển của đề tài:
Xây dựng hệ thống lai theo trọng số là một hệ thống mà điểm số dự đốn của mỗi bài báo đƣợc tính từ điểm số dự đốn của hai phƣơng pháp trên.
Xây dựng gợi ý theo nội dung dựa theo mơ hình chủ đề ẩn và kết hợp với các thực thể trong nội dung của những tin tức ngƣời dùng vừa truy cập.
90
Học viên thực hiện: Nguyễn Văn Thịnh CB130460 Khĩa 2013B Lớp CNTT1
TÀI LIỆU THAM KHẢO
1. Francesco Ricci and Lior Rokach and Bracha Shapira (2011), Introduction
to Recommender Systems Handbook, Recommender Systems Handbook,
Springer, page.1-35
2. Schafer, J. B., Konstan, J. And Riedl, (1999), Recommender Systems in E-
Commerce. In: EC ‟99: Proceedings of the First ACM Conference on
Electronic Commerce, Denver, CO, page 158-166.
3. Belkin, N. J. and Croft, W. B.: (1992), Information Filtering and
Information Retrieval: Two Sides of the Same Coin? Communications of the
ACM 35(12), page 29-38.
4. Mitchell, T.: (1997), Machine Learning. McGraw-Hill, New York.
5. Pazzani, M.J., Billsus, D.: (2007). Content-Based Recommendation Systems. In: P.Brusilovsky, A.Kobsa, W.Nejdl (eds). The Adaptive Web, Lecture Notes in Computer Science, vol.4321, pp.325-341.
6. G. Salton (1989), Automatic Text Processing, Addison Wesley.
7. A. Marakura and N.Abe (1998), “Collaborative Filtering Using Weighted Majority Prediction Algorithms,” Proc. 15th Int‟l Conf.Machine Learning.
8. Phan Xuân Hiếu, Nguyễn Cẩm Tú (2008): „A Java Implementation of Latent Dirichlet Allocation (LDA) using Gibbs Sampling for Parameter Estimation and Inference‟.
9. Mai Thế Hùng: Tìm hiểu các phƣơng pháp gợi ý và áp dụng xây dựng một hệ thống gợi ý phim. Trang 13-38
10. Pasquale Lops, Marco de Gemmis and Giovanni Semeraro, Content-based
Recommender Systems: State ofthe Art and Trends, page 76.
11. Lê Hồng Phƣơng, vnTokenizer - Vietnamese word segmentation, VNU University of Science.