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
(2016) Trang: 584-593
Tạp chí: 8th Asian Conference on Intelligent Information and Database Systems

Recommender Systems are widely used in many areas such as entertainment, education, science, especially e-commerce. Integrat- ing recommender system techniques to online shopping systems to rec- ommend suitable products to users is really useful and necessary. In this work, we propose an approach for building an online shopping rec- ommender system using implicit feedback from the users. For building the system, first we propose a method to collect the implicit feedback from the users. Then, we propose an ensemble method which combine several extended matrix factorization models which are specialized for those implicit feedback data. Next, we analyze, design, and implement an online system to integrate the aforementioned recommendation tech- niques. After having the system, we collect the feedback from the real users to validate the proposed approach. Results show that this approach is feasible and can be applied for the real systems.

 


Vietnamese | English






 
 
Vui lòng chờ...