THIẾT KẾ KHUNG AUTOREC TỔNG QUÁT CHO HỆ THỐNG GỢI Ý

Tóm tắt

Trong những năm gần đây, các hệ thống gợi ý dựa trên lọc cộng tác sử dụng mạng nơ-ron đã đạt được nhiều bước tiến đáng kể trong việc cung cấp các đề xuất cá nhân hóa cho người dùng. Mô hình CI-Autorec cho phép sử dụng thông tin dựa trên nội dung, góp phần nâng cao hiệu quả của hệ thống. Trong khi đó, Sparse Autoencoder đã chứng minh được khả năng tổng hợp và giảm thiểu chi phí tính toán mà vẫn đảm bảo chất lượng kết quả. Bài báo này đề xuất một mô hình kết hợp, tận dụng khả năng khai thác thông tin nội dung của CI-Autorec và sử dụng các đơn vị kích hoạt của Sparse Autoencoder để dự đoán đánh giá của người dùng. Kết quả thực nghiệm cho thấy hệ thống gợi ý đề xuất vượt trội hơn so với các mô hình kết hợp hiện có cả về độ chính xác lẫn hiệu suất.