tailieunhanh - Tư vấn bằng xếp hạng hàm ý thống kê trên dữ liệu không phải nhị phân

Bài viết đề xuất một mô hình tư vấn lọc cộng tác dựa trên người dùng sử dụng độ đo xếp hạng hàm ý thống kê cho dữ liệu không phải nhị phân để dự đoán các xếp hạng, từ đó gợi ý cho người cần tư vấn những mục dữ liệu phù hợp. | ISSN 1859-1531 - TẠP CHÍ KHOA HỌC VÀ CÔNG NGHỆ ĐẠI HỌC ĐÀ NẴNG, VOL. 17, NO. , 2019 99 TƯ VẤN BẰNG XẾP HẠNG HÀM Ý THỐNG KÊ TRÊN DỮ LIỆU KHÔNG PHẢI NHỊ PHÂN STATISTICAL IMPLICATIVE RATING BASED RECOMMENDATION USING NON-BINARY DATA Phan Phương Lan1, Nguyễn Thị Thùy Linh1, Huỳnh Hữu Hưng2, Huỳnh Xuân Hiệp1 1 Trường Đại học Cần Thơ; {pplan, nttlinh, hxhiep}@ 2 Trường Đại học Bách khoa - Đại học Đà Nẵng; hhhung@ Tóm tắt - Bài báo đề xuất một mô hình tư vấn lọc cộng tác dựa trên người dùng sử dụng độ đo xếp hạng hàm ý thống kê cho dữ liệu không phải nhị phân để dự đoán các xếp hạng, từ đó gợi ý cho người cần tư vấn những mục dữ liệu phù hợp. Hiệu quả của mô hình đề xuất được đánh giá qua sai số của các dự đoán (sai số tuyệt đối trung bình và căn bậc hai của sai số bình phương trung bình) và được so sánh với hiệu quả của các mô hình tư vấn lọc cộng tác dựa trên người dùng sử dụng một trong hai độ đo phổ biến Pearson và Cosine của gói recommenderlab. Kết quả thực nghiệm trên các tập dữ liệu mẫu của MovieLens và Dating cho thấy, mô hình đề xuất có sai số dự đoán thấp hơn so với các mô hình được so sánh khi số xếp hạng biết trước của người cần tư vấn nhiều hơn 2. Abstract - The paper proposes a recommendation model that uses the user based collaborative filtering approach and the statistical implicative rating measure on the non-binary data to predict the user ratings, then recommend the suitable items to users. The performance of the proposed model is evaluated by the metrics mean absolute error and root mean square error; and compared to some existing models of recommenderlab package the user based collaborative filtering model using Cosine or Pearson. The experimental results on two datasets MovieLens and Dating show that the predictive errors of the proposed model is lower than that of compared models when the number of known ratings of user (needing the recommendation) is greater than 2. Từ khóa - Hệ tư vấn; độ đo xếp hạng hàm ý thống kê; lọc