3 Kĩ thuật phân tích ma trận cho hệ thống khuyến nghị
4.2.1 Phân tích kết quả
Hình 4.1: Biểu đồ dữ liệu MovieLens 600K
Trong biểu đồ trên, ta thấy có 2 cột so sánh gồm RMSE và Time(s), các đường màu đỏ (red) biểu diễn thuật toán DSGD, đường màu xanh (green) là đại diện cho thuật toán FPSGD. Biểu đồ thực hiện so sánh với cùng tham số nhân tố ẩn k và tỉ lệ học máy γ. Dưới đây là một số kết quả thu được với các tham số k khác nhau trên cùng tỉ lệ học máy γ = 0.003:
Hình 4.2: Biểu đồ dữ liệu MovieLens với tham sốk = 5 và γ = 0.003
- Vớik = 5:
+ Đối với DSGD: Qua 100 bước lặp, bước cuối cùng dừng ở2.92s với RMSE = 0.8231
+ Đối với FPSGD: Qua 100 bước lặp, bước cuối cùng dừng ở0.93s với RMSE = 0.8218
Hình 4.3: Biểu đồ dữ liệu MovieLens với k = 10 và γ = 0.003
- Vớik = 10:
+ Đối với DSGD: Qua 100 bước lặp, bước cuối cùng dừng ở4.64s với RMSE = 0.7900
4.2 Phân tích kết quả và đánh giá 49
Hình 4.4: Biểu đồ dữ liệu MovieLens với k = 20 và γ = 0.003
- Vớik = 20:
+ Đối với DSGD: Qua 100 bước lặp, bước cuối cùng dừng ở3.83s với RMSE = 0.7582
+ Đối với FPSGD: Qua 100 bước lặp, bước cuối cùng dừng ở1.23s với RMSE = 0.7556
Hình 4.5: Biểu đồ dữ liệu MovieLens với k = 50 và γ = 0.003
- Vớik = 50:
+ Đối với DSGD: Qua 100 bước lặp, bước cuối cùng dừng ở3.83s với RMSE = 0.7124
Hình 4.6: Biểu đồ dữ liệu MovieLens với k= 100 và γ = 0.003
- Vớik = 100:
+ Đối với DSGD: Qua 100 bước lặp, bước cuối cùng dừng ở5.71s với RMSE = 0.6761
+ Đối với FPSGD: Qua 100 bước lặp, bước cuối cùng dừng ở3.59s với RMSE = 0.6451