Khuyến nghị bài viết cho diễn đàn trực tuyến sử dụng học sâu

Abstract

Diễn đàn là một kênh thu hút được sự tương tác của một số lượng lớn người dùng hàng ngày trên internet. Các diễn đàn ở Việt Nam hiện nay thường gợi ý cho người dùng đọc những bài viết mới được đăng; người dùng sẽ không tương tác với những bài viết này vì chúng không chứa những nội dung mà người dùng quan tâm. Các hệ thống khuyến nghị sẽ dự đoán và giới thiệu những bài viết mà người dùng có thể quan tâm và bình luận, qua đó giải quyết phần nào vấn đề này. Trong bài báo này, chúng tôi đề xuất một mô hình khuyến nghị các bài viết cho người dùng diễn đàn dựa trên lịch sử bình luận của người dùng trước đó. Phương pháp đề xuất gồm 3 phần chính bao gồm: Phần thứ nhất sử dụng mạng tích chập CNN với cơ chế attention cho phép biểu diễn nội dung các bài viết trên diễn đàn; phần thứ hai sử dụng cơ chế attention để biểu diễn sở thích của người dùng thông qua lịch sử bình luận và phần cuối cùng là so sánh sở thích của người dùng với nội dung bài viết để tìm ra bài viết người dùng quan tâm, Thử nghiệm trên dữ liệu thực cho thấy phương pháp để xuất có khả năng khuyến nghị các bài báo tốt hơn rất nhiều so với các mô hình khuyến nghị truyền thống như phương pháp khuyến nghị dựa trên nội dung hoặc phương pháp khuyến nghị dựa trên lọc cộng tác.