Chương 3 TÌM HIỂU CƠNG NGHỆ ỨNG DỤNG TRONG ĐỀ TÀI
a. Hệ thống khuyến nghị theo nội dung (Content-based)
Content – based recommendation đề xuất dựa theo nội dung của mỗi item, tức là các hệ thống đề xuất sản phẩm cho người dùng sẽ dựa trên mô tả về sản phẩm đó và hồ sơ sở thích của người dùng đó.
Trong hệ thống content – based, cần xây dựng một bộ hồ sơ (profile) cho mỗi item. Profile này được biểu diễn dưới dạng toán học là một feature vector. Trong những trường hợp đơn giản, feature vector được trực tiếp trích xuất từ item. Ví dụ, xem xét các features của một bài hát mà có thể được sử dụng trong các Recommendation Systems như ca sĩ, nhạc sĩ sáng tác, năm sáng tác, thể loại, ...
- Không cần bất kỳ dữ liệu nào về người dùng khác, vì các đề xuất là dành riêng cho người dùng hiện tại. Điều này giúp dễ dàng mở rộng quy mô đến một số lượng lớn người dùng, tiết kiệm bộ nhớ và thời gian tính tốn.
- Có thể nắm bắt sở thích cụ thể của người dùng và có thể đề xuất các sản phẩm thích hợp mà rất ít người dùng khác quan tâm.
Về nhược điểm:
- Cần phải trích xuất được các đặc điểm của sản phẩm.
- Khi xây dựng mơ hình cho một user, các hệ thống Content – based không tận dụng được thông tin từ các users khác. Những thơng tin này thường rất hữu ích vì hành vi mua hàng của các users thường được nhóm thành một vài nhóm đơn giản; nếu biết hành vi mua hàng của một vài users trong nhóm, hệ thống nên suy luận ra hành vi của những users còn lại.
- Vấn đề người dùng mới.