IV. PHƢƠNG PHÁP NGHIÊN CỨU
1. 21 Khai phá dữ liệu(Data Minin g DM)
1.3.3 Xây dựng ma trận khả dụng
Nếu không có ma trận khả dụng thì hệ thống gần như không thể gợi ý các mặt hàng. Tuy nhiên, để lấy được dữ liệu để xây dựng ma trận khả dụng thường rất khó. Nhìn chung có 2 cách tiếp cận để khám phá giá trị mà người dùng đánh giá các mặt hàng.
1.Hỏi người dùng để đánh giá các mặt hàng. Nhìn chung đánh giá về phim được thực hiện theo cách này. Các trang mạng cung cấp nội dung, như 1 vài trang tin tức hoặc YouTube cũng yêu cầu người dùng đánh giá các mặt hàng. Hướng tiếp cận này hạn chế về hiệu quả vì nhìn chung người dùng không hài lòng khi đưa ra phản ứng của mình và thông tin từ những người như thế này có thể sai lệch so với thông tin từ những người sẵn lòng đưa ra đánh giá.
2.Tham khảo từ hành vi của người dùng. Nu 1 người dùng mua 1 sản phẩm tại Amazon, xem 1 bộ phim trên YouTube, hoặc đọc 1 bài báo tin tức, thì có thể nói là người dùng “thích” sản phẩm đó. Lưu ý rằng loại hệ thống đánh giá này thực sự chỉ có 1 giá trị: 1 có nghĩa là người dùng thích mặt hàng. Thông thường, một ma trận khả dụng với thông tin dữ liệu là 0, tức là người dùng không mua cũng không xem mặt hàng. Tuy nhiên, trong trường hợp này 0 không phải là đánh giá thấp hơn 1, mà là không đánh giá. Khái quát hơn, có thể thấy sự ưa thích của khách hàng từ hành vi chứ không phải việc mua hàng. Ví dụ, nếu 1 khách hàng Amazon xem thông tin về 1 mặt hàng, có thể hiểu là họ thích mặt hàng, thậm chí cả khi họ không mua nó.[5]