2 Khi kin th hc máy
2.3 Kin th vh th ng gi ý
2.3.1 Lc ni dung (Contentbased Filtering)
H ng ti p c n này t p chung vào n i dung hay tính ch t c a s n ph m (item). i u này yêu c u các s n ph m ph i đ c phân lo i vào t ng nhóm ho c là ph i tìm ra nh ng đ c tr ng c a t ng s n ph m riêng bi t. T nh ng thơng tin có đ c, h th ng s g i ý cho ng i dùng các s n ph m cùng lo i v i nh ng s n ph m tr c đó đ c ng i dùng ch n. Ho c có th g i ý nh ng s n ph m có tính ch t, thành ph n t ng t .
Ví d : M t ng i dùng có thói quen s d ng s a r a m t cho cho da nh y c m thì h th ng s g i ý cho ng i dùng nh ng s n ph m t ng t cho ng i dùng.
H s s n ph m (Item profiles)
Trong các h th ng d a trên n i dùng c a m i s n ph m, chung ta c n xây d ng b h s cho m i s n ph m. H này đ c bi u di n d ng d ng toán h c là m t vector đ c tr ng (feature vector). Vector đ c tr ng s đ c trích xu t tr c ti p t s n ph m [64].
Nh ví d đã đ c p trên, chúng ta đ n gi n hoá bài toán b ng vi c xây d ng m t vector nhi u chi u cho m i s n ph m: lo i da thích h p, nhãn hàng, giá niêm y t, ... B ng cách đúc trích đ t tr ng cho t ng vector, ta d dàng so sánh các vector này đ tính tốn đ c s t ng t nhau gi a các s n ph m, t đó đ a ra nh ng g i ý cho ng i dùng, c ng nh giúp ích cho vi c phân c m d li u.
• H th ng g i ý d a trên n i dung là m t trong nh ng h th ng đ n gi n nh t trong các h th ng g i ý. Mơ hình này t p trung vào nh ng tính ch t c a s n ph m (đ c th hi n v i vector đ c tr ng) và đi u này s giúp nh ng ng i dùng không ph thu c vào nhau.
• H s s n ph m khơng ph thu c vào ng i dùng mà th ng ph thu c vào các đ c đi m mô t c s n ph m ho c b ng cách ng i dùng g n nhãn cho s n ph m đó. Vi c xây d ng mơ hình d đốn s n ph m cho m i ng i dùng có th đ c coi nh là m t bàn toán h quy ho c phân l p v i d li u hu n luy n đ c có là nh ng h s ph n ph m, đánh giá t ng i dùng [64]. Hàm tính tốn đ t ng t (Similarity function) có th tính tốn đ c s t ng t gi a các ng i dùng v i nhau, h th ng có khái ni m hàm tính tốn đ t ng t . Cosθ= a•b a b = n 1aibi n 1a2i n1b2i
V i a và b là hai vector thông tin c a s n ph m.