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. Trong hệ thống gợi ý, lọc cộng tác là một kỹ thuật được dùng để đánh giá độ quan tâm của người dùng trên các sản phẩm mới. Kỹ thuật này được áp dụng thành công trong nhiều ứng dụng. Trong các hệ thống lọc cộng tác, sở thích của người dùng trên các sản phẩm mới được dự đoán dựa trên dữ liệu về sở thích của người dùng ? sản phẩm (hoặc đánh giá của người dùng trên sản phẩm) trong quá khứ. Trong bài viết này, chúng tôi giới thiệu kỹ thuật lọc cộng tác dựa trên mô hình láng giềng (mô hình lân cận) để gợi ý sản phẩm trong hệ thống bán hàng trực tuyến. Chúng tôi cài đặt kỹ thuật này và so sánh độ tin cậy của nó với các kỹ thuật cơ bản khác. Cuối cùng, chúng tôi xây dựng một hệ thống bán hàng trực tuyến có tích hợp kỹ thuật lọc cộng tác vào hệ thống để nó có thể gợi ý sản phẩm phù hợp cho người dùng.
Trích dẫn: Nguyễn Hùng Dũng, Trương Xuân Việt, Trương Quốc Định, Lương Huy Nhật, Huỳnh Gia Khương và Nguyễn Hoàng Việt, 2016. Đề xuất mô hình quản lý và trực quan hóa kết quả thống kê văn bản trực tuyến - ứng dụng trong phân tích xu hướng nghiên cứu khoa học tại Trường Đại học Cần Thơ. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 45a: 1-11.
Tạp chí khoa học Trường Đại học Cần Thơ
Lầu 4, Nhà Điều Hành, Khu II, đường 3/2, P. Xuân Khánh, Q. Ninh Kiều, TP. Cần Thơ
Điện thoại: (0292) 3 872 157; Email: tapchidhct@ctu.edu.vn
Chương trình chạy tốt nhất trên trình duyệt IE 9+ & FF 16+, độ phân giải màn hình 1024x768 trở lên