Đăng nhập
 
Tìm kiếm nâng cao
 
Tên bài báo
Tác giả
Năm xuất bản
Tóm tắt
Lĩnh vực
Phân loại
Số tạp chí
 

Bản tin định kỳ
Báo cáo thường niên
Tạp chí khoa học ĐHCT
Tạp chí tiếng anh ĐHCT
Tạp chí trong nước
Tạp chí quốc tế
Kỷ yếu HN trong nước
Kỷ yếu HN quốc tế
Book chapter
Bài báo - Tạp chí
Số 31 (2014) Trang: 36-51
Tải về

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.

Các bài báo khác
Số 45 (2016) Trang: 1-11
Tải về
 

Crossref DOI of CTUJoS


BC thường niên 2018


Con số ấn tượng (VN | EN)


Bản tin ĐHCT


TCKH tiếng Việt


TCKH tiếng Anh

 
 
Vui lòng chờ...