Bài viết thực hiện một hệ thống sử dụng chủ yếu những tính chất đặc trưng của sản phẩm của các trang thương mại điện tử để đưa ra được hệ thống khuyến nghị với độ chính xác cao và hiệu năng tốt nhất. | 1 ĐỀ XUẤT THUẬT TOÁN KHUYẾN NGHỊ THEO PHÂN BỐ DỰA TRÊN MÔ HÌNH HỖN HỢP GAUSSIAN Nguyễn Văn Đạt Tạ Minh Thanh Sun Inc. 13F Keangnam 72 Tower Plot E6 Phạm Hùng Nam Từ Liêm Hà Nội Học Viện Kỹ Thuật Quân Sự 239 Hoàng Quốc Việt Cầu Giấy Hà Nội Tóm tắt Ngày nay các hệ thống khuyến nghị phân phối Gaussian Mixture Model - GMM Gaus- được tích hợp vào hầu hết các trang thương mai sianFilter Function Collaborative Filtering. điện tử giúp tăng cường năng suất bán hàng cho các doanh nghiệp bằng cách hỗ trợ người tiêu dùng tìm được những sản phẩm phù hợp chất lượng nhất. I. MỞ ĐẦU Hiện nay có khá nhiều thuật toán khuyến nghị tốt A. Tổng quan và hiệu quả tuy nhiên thuật toán content-based recommendation vẫn là thuật toán phổ biến nhất Với sự phổ biến của mạng Internet trong những được sử dụng trong giai đoạn đầu của các dự án. năm gần đây công nghệ đã mang lại những cơ Trong một số trường hợp độ chính xác của kết hội rất lớn phục vụ tự động hoá đến cuộc sống quả từ thuật toán content-based vẫn là một điều lo của con người. Mặt khác sự đa dạng và dư thừa ngại khi bài toán liên quan đến độ tương tự về phân thông tin nội dung trên các website thư viện số phối giữa các thành phần. Thêm nữa các phương là yếu tố dẫn đến sự ngày càng khó khăn trong pháp để đo độ tương đồng cũng là một vấn đề quan việc tìm kiếm thông tin thực sự cần thiết cho mỗi trọng ảnh hưởng đến độ chính xác của các thuật nhu cầu cá nhân 7 11 2 . Hệ thống khuyến nghị toán content-based trong các bài toán về độ tương đồng giữa các phân phối. Để giải quyết hai vấn đề Recommendation systems là một giải pháp hiệu này chúng tôi đề xuất một thuật toán content-based quả để giải quyết vấn đề này mà không cần người mới dựa trên mô hình hỗn hợp gaussian giúp tăng dùng cung cấp các yêu cầu cụ thể 31 33 . Thay độ chính xác cho kết quả đầu ra. Mô hình đề xuất vào đó các hệ thống khuyến nghị có thể phân tích được thực nghiệm trên một bộ dữ liệu về rượu bao nội dung các thuộc tính của các sản phẩm đối gồm 6 chỉ số về mùi vị dữ .
