Please use this identifier to cite or link to this item:
https://dspace.ctu.edu.vn/jspui/handle/123456789/1004
Full metadata record
DC Field | Value | Language |
---|---|---|
dc.contributor.author | Triệu, Vĩnh Viêm | - |
dc.contributor.author | Triệu, Yến Yến | - |
dc.contributor.author | Nguyễn, Thái Nghe | - |
dc.date.accessioned | 2018-04-18T07:06:35Z | - |
dc.date.available | 2018-04-18T07:06:35Z | - |
dc.date.issued | 2013 | - |
dc.identifier.issn | 1859-2333 | - |
dc.identifier.uri | http://172.18.63.105/jspui/handle/123456789/1004 | - |
dc.description.abstract | Hệ thống gợi ý có thể đưa ra những mục thông tin phù hợp cho người dùng bằng cách dựa vào dữ liệu về hành vi trong quá khứ của họ để dự đoán những mục thông tin mới trong tương lai mà người dùng có thể thích. Hai tiếp cận thành công trong hệ thống gợi ý thuộc vào nhóm lọc công tác là mô hình nhân tố tiềm ẩn - xác định mối quan hệ tiềm ẩn trên cả người dùng và mục thông tin; và mô hình láng giềng - phân tích độ tương tự giữa các mục thông tin với nhau hay giữa những người dùng với nhau. Trong bài viết này, chúng tôi giới thiệu một tiếp cận tích hợp các ưu điểm của cả hai tiếp cận trên dựa vào phương pháp đã được đề xuất bởi Koren (2010). Ở đây, bên cạnh việc xây dưng một hệ thống trên nền web để gợi ý phim ảnh cho người dùng, chúng tôi cũng đã điều chỉnh mô hình đã có bằng cách đưa vào các hệ số regularization trên từng tham số khác nhau của mô hình nhằm cải tiến kết quả dự đoán. | vi_VN |
dc.language.iso | vi | vi_VN |
dc.relation.ispartofseries | Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ;Số chuyên đề Công nghệ Thông tin .- Tr.170-179 | - |
dc.subject | Lọc cộng tác | vi_VN |
dc.subject | Hệ thống gợi ý | vi_VN |
dc.title | Xây dựng hệ thống gợi ý phim dựa trên mô hình nhân tố láng giềng = | vi_VN |
dc.title.alternative | Building a movie recommender system using factor in the neighbors approach | vi_VN |
dc.type | Article | vi_VN |
Appears in Collections: | Năm 2017 |
Files in This Item:
File | Description | Size | Format | |
---|---|---|---|---|
_file_ | 1.28 MB | Adobe PDF | View/Open | |
Your IP: 3.141.7.144 |
Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.