b. Nhược điểm:
3.1.3 Phân loại hệ thống gợi ý
Minh họa bằng hai tình huống như sau:
● Khi ta mua hàng trên một trang thương mại điện tử, chúng ta đang tìm hiểu lựa chọn mặt hàng áo thun nam, hệ thống sẽ có gợi ý cho chúng ta những mặt hàng thun nam tương tự như sản phẩm của chúng ta đang tìm. ● Sang một trang nghe nhạc, ta tham gia vào một kênh gồm những người yêu thích nhạc ballad và hệ thống sẽ gợi ý cho bạn những bài nhạc ballad mà thành viên của kênh đó yêu thích hoặc thường nghe
Hai tình huống trên chính là hai loại hệ thống gợi ý:
● Hệ thống gợi ý dựa trên nội dung - Content based recommender systems: tức là hệ thống sẽ quan tâm đến nội dung, đặc điểm của sản phẩm hiện tại và dựa vào thông tin đó gợi ý cho người dùng các sản phảm có thông tin tương tự. Đó chính là trường hợp thứ nhất
● Hệ thống gợi ý dựa trên các user - lọc cộng tác - Collaborative filtering recommender systems: tức là hệ thống sẽ phân tích các user có cùng đánh giá, cùng mua sản phẩm hiện tại. Sau đó tìm ra danh sách các danh sách khác cũng được đánh gánh bởi user này và xếp hạng và gợi ý cho người dùng. Tư tưởng của phương pháp này chính là dựa trên sự tương đồng về sở thích giữa các người dùng để đưa ra các gợi ý. Giống như họ là những người có tư tưởng lớn gặp nhau.
Ở đây nhóm sẽ sử dụng Hệ thống gợi lý dựa treen nội dung - Content based recommender systems: hệ thống sẽ quan tâm đến nội dung, đặc điểm của sản phẩm hiện tại và dựa vào thông tin đó gợi ý cho người dùng các sản phảm có thông tin tương tự
App của nhóm đang phát triển là ứng dụng mua bán sản phẩm công nghệ, đồ hi-tech nên nhóm sẽ collect dữ liệu, những đặc điểm của những sản phẩm công nghệ này để giới thiệu những sản phẩm khác tương tự.