KHAI PHÁ DỮ LIỆU VẾT DUYỆT WEB CHO TƯ VẤN CÁ NHÂN HÓA

Abstract

ý kết bạn của Facebook,...Gợi ý nội dung phù hợp cho người dùng trên một website cũng là một vấn đề đáng quan tâm của các nhà quản lý trang web hiện nay, đặc biệt là ở Việt Nam, khi mà hệ tư vấn vẫn chưa thực sự phổ biến hoặc còn khá thô sơ trên hầu hết các website. Luận văn hướng tới xây dựng một mô hình hệ tư vấn nội dung trên các trang web tiếng Việt, đưa ra gợi ý các URL (trang web thành phần) có nội dung được coi là phù hợp với từng cá nhân người dùng nhất, dựa trên phân tích vết duyệt web của người dùng. Luận văn đề xuất một mô hình hệ tư vấn cộng tác (collaborative recommendation) cho các website tạp chí ở Việt Nam dựa trên phương pháp biểu diễn nội dung trang web theo mô hình chủ đề ẩn (Latent Dirichlet Allocation - LDA [1]). Nội dung các trang web từ vết duyệt web (“mối quan tâm trong quá khứ”) của người dùng được so sánh với nội dung các trang web hiện thời và sau đó hệ thống đưa ra gợi ý các trang web hiện thời (qua URL) phù hợp với quan tâm của người dùng. Thực nghiệm ban đầu của hệ thống cho kết quả khả quan.