Hệ thống gợi ý, lọc cộng tác, hệ thống gợi ý thư viện
Keywords:
Recommender system, collabortive filetring, recommender system for library
ABSTRACT
Document searching for research is a frequent and necessary task for all students as well as lecturers. It is an absolutely necessary process in any library or learning resource center. However, the search function is almost based on keywords so the search results are not rich and not really effective to meet the needs of readers. In order to assist the readers better in searching documents, this study proposed applying the collaborative filtering method of recommender system and the keyword search index functionality (Elastic Search) to the search function. The result of this study is a recommender system for library – RecoLRC – which ensures the success of the document searching by the keywords, and creating a list of recommendation based on the document names, keywords and book borrowing histories. RecoLRC enhances the efficiency of the document searching in The Learning Resource Center of Can Tho University.
TÓM TẮT
Tra cứu tài liệu phục vụ cho nghiên cứu là thường xuyên và cần thiết đối với tất cả sinh viên cũng như giảng viên, đây là một quá trình không thể thiếu trong bất kỳ thư viện hay trung tâm học liệu. Tuy nhiên, các chức năng tìm kiếm hiện nay chủ yếu dựa theo từ khoá nên kết quả tìm kiếm không được phong phú cũng như chưa thực sự hiệu quả đáp ứng nhu cầu của độc giả. Để hỗ trợ tốt nhất cho độc giả tại các thư viện, trung tâm học liệu, nghiên cứu này đề xuất ứng dụng phương pháp lọc cộng tác của hệ thống gợi ý kết hợp với công cụ chỉ mục từ khoá tìm kiếm Elastic Search vào chức năng tìm kiếm tài liệu. Kết quả là một hệ thống gợi ý tài liệu – RecoLRC đảm bảo tìm kiếm tốt theo từ khoá đồng thời tạo ra danh sách các gợi ý dựa trên tên tài liệu, từ khoá và lịch sử mượn sách. Hệ thống RecoRLC giúp nâng cao hiệu quả của việc tra cứu tại Trung tâm Học liệu-Trường Đại học Cần Thơ.
Trích dẫn: Trần Nguyễn Minh Thư và Huỳnh Quang Nghi, 2016. Hệ thống gợi ý hỗ trợ tra cứu tài liệu. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. 43a: 126-134.
Trích dẫn: Trần Nguyễn Minh Thư, Nguyễn Thị Thanh Lan và Nguyễn Hoàng Mẫn, 2017. Ứng dụng giải thuật gợi ý dựa trên nội dung hỗ trợ nông dân phòng trừ bệnh đạo ôn. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. Số chuyên đề: Công nghệ thông tin: 164-170.
Trần Nguyễn Minh Thư, Lưu Tiến Đạo, Trần Quốc Lịnh, Đào Minh Trung Tuấn, 2015. HỆ THỐNG GỢI Ý ÁP DỤNG TRONG QUÁ TRÌNH KÊ ĐƠN THUỐC. Tạp chí Khoa học Trường Đại học Cần Thơ. CNTT15: 179-188
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