Page 356 - SDMD CNKT va CNTT trong tien trinh CNH_HDH DBSCL

Hình 17.10. Kiến trúc của mô hình học sâu để gợi ý cho người dùng mới

Hệ thống gợi ý thường tạo ra một danh sách các mục tin để gợi ý cho
người dùng theo một trong hai cách: lọc dựa trên nội dung (content-based
filtering) và lọc cộng tác (collaborative filtering). Lọc dựa trên nội dung là
hướng tiếp cận căn cứ vào việc phân tích đặc trưng trên nội dung của các
mục tin mà người dùng đã chọn trong quá khứ và hệ thống thực hiện gợi ý
cho người dùng những mục tin có đặc trưng nội dung tương tự. Lọc cộng tác
là hướng tiếp cận dựa trên nhóm người dùng đã từng chọn những mục tin
giống người dùng cần gợi ý để xác định những mục tin cần giới thiệu với
người này. Những hướng tiếp cận này chỉ sử dụng dữ liệu có sẵn để xây
dựng các mô hình dự đoán. Trên thực tế, tồn tại những hệ thống gợi ý chưa
sẳn có hoặc chưa đủ dữ liệu để huấn luyện cho mô hình dự đoán. Điều này
cũng là một trong những nguyên nhân làm giảm độ chính xác của các kết
quả gợi ý. Tài và ctv. (2017) đã giới thiệu giải pháp tích hợp xử lý ngữ
nghĩa vào hệ thống gợi ý. Phương pháp này là sự kết hợp giữa kỹ thuật gợi ý
truyền thống và phân tích mối quan hệ ngữ nghĩa của những mục tin trong
hệ thống được lưu trữ bằng Ontology. Thông qua mô hình ngữ nghĩa, các
tác giả đã suy diễn dữ liệu dựa vào Ontology nhằm tăng thêm dữ liệu huấn
luyện cho các mô hình dự đoán. Thực nghiệm cho thấy với việc tích hợp
ngữ nghĩa để suy diễn thêm dữ liệu, các mô hình cho kết quả dự đoán chính
xác hơn so với chỉ sử dụng dữ liệu sẵn có. Các vấn đề khác có thể tìm thấy ở
bài lược khảo gần đây của LeBlanc et al. (2024).

342