Mô tả bài toán

Một phần của tài liệu Khóa luận tốt nghiệp Nghiên cứu phương pháp lọc cộng tác cho hệ thống tư vấn phim (Trang 42)

Hệ thống Website đƣợc xây dựng với mục đích tìm hiểu, nghiên cứu hoạt động

của hệ tƣ vấn Recommender Systems với bộ dữ liệu mẫu MovieLens.

Hệ thống cho phép ngƣời dùng đăng ký thành viên và đăng nhập vào hệ thống để tìm kiếm thông tin các bộ phim cũng nhƣ đánh giá cho các bộ phim đó. Thông tin đăng ký sẽ bao gồm UserName, Password, Name, Age, Gender, Occupation và ZipCode. Sau khi đăng ký thành công, hệ thống tự động đăng nhập và những thông tin đăng ký của ngƣời dùng sẽ đƣợc lƣu vào cơ sở dữ liệu.

Sau khi đăng ký và đăng nhập thành công, hệ thống cho phép ngƣời dùng đánh giá, bình chọn những bộ phim mà mình yêu thích với điểm số dao động từ 1-5 tƣơng ứng với mức độ hài lòng của mỗi cá nhân. Đối với ngƣời dùng vừa tạo tài khoản và đăng nhập lần đầu, hệ thống tự động đƣa ra 1 danh sách bao gồm 20 bộ phim với các thể loại khác nhau cho ngƣời dùng đánh giá nhằm việc phân tích rõ sở thích nguời dùng để có kết quả tƣ vấn phù hợp hơn. Chỉ khi nào ngƣời dùng đăng ký và đăng nhập thành công thì mới có thể đánh giá cho các bộ phim của hệ thống đƣa ra và những bộ phim mà ngƣời dùng đó yêu thích. Những thông tin đánh giá của ngƣời dùng sẽ đƣợc lƣu vào cơ sở dữ liệu nhằm sử dụng cho việc tính toán sau này.

Sau khi đăng ký, đăng nhập và đánh giá hoặc đăng nhập thành công đối với ngƣời dùng cũ, hệ thống sẽ đƣa ra danh sách các phim tƣ vấn đƣợc tính toán theo thuật toán tƣ vấn dựa trên ngƣời dùng (User-based) cho ngƣời dùng hiện đang đăng nhập dựa trên chính thông tin đánh giá mà ngƣời dùng đó cung cấp. Đồng thời sẽ tiếp tục đƣa ra danh sách các bộ phim khác để ngƣời dùng tìm kiếm thông tin và đánh giá. Ngƣời dùng có thể thay đổi điểm số đánh giá đối với các bộ phim của mình.

NGUYỄN THÙY TRANG – K43 TIN HỌC KINH TẾ Trang 41 Khi ngƣời dùng nhấn vào xem chi tiết 1 phim nào đó, hệ thống sẽ đƣa ra chi tiết phim đó đồng thời cho phép ngƣời dùng lựa chọn một trong hai thuật toán tƣ vấn mặt hàng phù hợp hoặc tƣ vấn dựa trên mặt hàng (Item-based). Hệ thống sẽ tự động tính toán để đƣa ra danh sách tƣ vấn đƣợc tính toán theo thuật toán mà ngƣời dùng đã chọn lựa dựa trên chính phim mà ngƣời dùng vừa nhấn. Danh sách các phim này sẽ có sự tƣơng đồng với phim ngƣời dùng vừa chọn nhằm gợi ý cho ngƣời dùng những bộ phim tƣơng tự mà họ có thể thích xem.

Một phần của tài liệu Khóa luận tốt nghiệp Nghiên cứu phương pháp lọc cộng tác cho hệ thống tư vấn phim (Trang 42)

Tải bản đầy đủ (PDF)

(67 trang)