Bài viết Hệ thống gợi ý sử dụng thuật toán tối ưu bầy đàn dề xuất việc cải tiến hai phương pháp ICCF và PSO–Feature Weighted để có thể áp dụng được cho các hệ gợi ý mà giá trị đánh giá thuộc tập {0, 1}. Mời các bạn tham khảo. | Kỷ yếu Hội nghị Quốc gia lần thứ VIII về Nghiên cứu cơ bản và ứng dụng Công nghệ thông tin (FAIR); Hà Nội, ngày 9-10/7/2015 HỆ THỐNG GỢI Ý SỬ DỤNG THUẬT TOÁN TỐI ƯU BẦY ĐÀN Phạm Minh Chuẩn1, Lê Thanh Hương2, Trần Đình Khang2, Nguyễn Văn Hậu1 1 Khoa Công nghệ Thông tin, Đại học SPKT Hưng Yên 2 Viện CNTT & TT, Đại học Bách khoa Hà Nội chuanpm@, huonglt@, khangtd@, nvhau66@ TÓM TẮT - Kỹ thuật lọc cộng tác (Collaborative Filtering - CF) là một kỹ thuật gợi ý phổ biến nhất được sử dụng nhiều trong các hệ thống gợi ý đã được tích hợp trong các website thương mại điện tử (chẳng hạn như , , Yahoo! news, ). Kỹ thuật CF dựa trên giả thiết rằng những người dùng (user) có cùng sở thích thì sẽ quan tâm một tập item tương tự. Phương pháp phân cụm lọc cộng tác (Iterative Clustered CF - ICCF) và lặp cộng tác tối ưu trọng số sử dụng thuật toán PSO (PSO-Feature Weighted) thể hiện tính hiệu quả cho hệ gợi ý mà giá trị đánh giá thuộc trong tập {1, 2, , 5}. Tuy nhiên, các kỹ thuật đó không thể trực tiếp áp dụng cho các hệ thống gợi ý trong thực tế mà giá trị đánh giá trong tập {0, 1}. Do vậy, bài báo này đề xuất việc cải tiến hai phương pháp ICCF và PSO–Feature Weighted để có thể áp dụng được cho các hệ gợi ý mà giá trị đánh giá thuộc tập {0, 1}. Kết quả thực nghiệm của hai phương pháp mà chúng tôi đưa ra áp dụng trên bộ dữ liệu hệ gợi ý công việc cho thấy độ chính xác mô hình dự đoán có cải thiện rõ rệt so với phương pháp CF truyền thống đồng thời cũng giải quyết được vấn đề dữ liệu thưa mà phương pháp CF thường gặp phải. Từ khóa - Hệ thống gợi ý, kỹ thuật lọc cộng tác dựa trên Item, kỹ thuật lọc cộng tác dựa trên User, phân cụm lọc cộng tác, tối ưu trọng số lọc cộng tác, thuật toán tối ưu bầy đàn, phân cụm Spectral, thuật toán k-mean. I. GIỚI THIỆU Hệ thống gợi ý [1, 2] phân tích thông tin về sở thích của user về các item để cung cấp các khuyến nghị đối với các item mà phù hợp nhất với .
