Tư vấn dựa trên cách tiếp cận kết hợp

Một phần của tài liệu tìm hiểu phương pháp lọc cộng tác dựa trên item (Trang 26 - 27)

Một vài hệ thống tư vấn sử dụng phương pháp kết hợp phương pháp dựa trên cộng tác và dựa trên nội dung nhằm tránh những hạn chế của những hệ thống tư vấn dựa trên cộng tác và dựa trên nội dung. Cách thức nhằm kết hợp phương pháp dựa trên cộng tác và dựa trên nội dung thành hệ thống tư vấn kết hợp có thể phân loại như sau:

- Thực thi những phương thức dựa trên nội dung và dựa trên cộng tác một cách tách biệt cùng với đó là kết hợp những dự đoán của chúng.

- Kết hợp một vài đặc tính dựa trên nội dung vào trong phương pháp dựa trên cộng tác.

- Kết hợp một vài đặc tính dựa trên cộng tác vào trong phương pháp dựa trên nội dung.

- Xây dựng một số mô hình hợp nhất tổng quát kết hợp những đặc tính dựa trên nội dung và dựa trên cộng tác.

Tất cả những phương pháp tiếp cận trên được sử dụng trong những nghiên cứu về hệ tự vấn sau:

- Kết hợp những tư vấn riêng rẽ: Một phương pháp để xây dựng những hệ thống tư vấn kết hợp là thực hiện chia hệ thống tư vấn dựa trên nội dung và dựa trên cộng tác. Như vậy có thể có hai kịch bản (scenarios) khác nhau. Đầu tiên, kết hợp đầu ra đã thu được (những đánh giá) từ những hệ thống tư vấn riêng biệt thành một hệ thống tư vấn cuối cùng sử dụng hoặc là sự kết hợp tuyến tính những đánh giá hoặc là một lược đồ bầu chọn (voting). Nói một cách khác, chúng ta có thể sử dụng một trong những hệ thống tư vấn cụ thể đó, tại một thời điểm để sử dụng chúng tốt hơn dựa vào tiêu chuẩn “chất lượng” tư vấn.

- Thêm những đặc tính dựa trên nội dung vào mô hình cộng tác: Một vài hệ thống tư vấn kết hợp sử dụng phương pháp “cộng tác thông qua nội dung” được mô tả dựa trên những kỹ thuật cộng tác truyền thống và lưu trữ hồ sơ cá nhân dựa trên nội dung của mỗi người dùng. Hồ sơ cá nhân dựa trên nội dung này không có những sản phẩm phổ biến được đánh giá, nó thường được dùng để tính toán độ

tương quan giữa hai người dùng. Nó cho phép vượt qua những vấn đề liên quan đến sự thưa thớt của những ứng dụng cộng tác thuần nhất trước đây, điển hình là không có nhiều cặp người dùng có số lượng những sản phẩm chung. Lợi thế khác của phương pháp này là người dùng được tư vấn một sản phẩm không chỉ khi sản phẩm đó có mức đánh giá cao do những người dùng có cùng hồ sơ cá nhân mà còn cả khi sản phẩm này được đánh giá cao dựa trên những hồ sơ cá nhân của người dùng đó.

- Thêm những đặc tính cộng tác vào mô hình dựa trên nội dung: Phương pháp phổ biến nhất trong kiểu này là việc sử dụng kỹ thuật giảm chiều (dimensionality reduction) trong nhóm những hồ sơ cá nhân dựa trên nội dung. Chẳng hạn, sử dụng chỉ mục ngữ nghĩa latent (LSI) để tạo ra cái nhìn cộng tác của tập những hồ sơ cá nhân người dùng; ở đó những hồ sơ này được biểu diễn bởi những véc-tơ, và kết quả của việc cải thiện hiệu năng được so sánh với phương pháp tiếp cận dựa trên nội dung thuần nhất.

- Phát triển mô hình tư vấn hợp nhất: Nhiều nghiên cứu được đưa ra theo phương pháp tiếp cận này trong những năm gần đây. Chẳng hạn, đề xuất ra việc sử dụng những đặc tính dựa trên nội dung và dựa trên cộng tác (ví dụ, tuổi hoặc giới tính của người dùng hoặc các thể loại phim) trong việc phân loại dựa trên luật đơn.

Một phần của tài liệu tìm hiểu phương pháp lọc cộng tác dựa trên item (Trang 26 - 27)

Tải bản đầy đủ (DOC)

(60 trang)
w