XÂY DỰNG HỆ THỐNG GỢI Ý BÀI HÁT DỰA TRÊN PHẢN HỒI TIỀM ẨN

Abstract

Recommender systems is widely used in predicting user?s preferences based on their feedbacks to recommended new items that the users may like. Recommender systems are applied in many different fields such as e-commerce (online shopping), entertainment (movies, music, etc.), and education (recommend learning resources such as books, newspapers, etc.). In this paper, we propose a solution for building a music recommender system using implicit feedbacks so that the system can recommend suitable songs to the users. We develop a new system and integrate recommendation algorithm to this system. We collect the feedbacks from the real users and evaluate the proposed solution based on their feedbacks. Results show that our solution can be used for many current online music systems.

Tóm tắt

Hệ thống gợi ý (recommender systems ? RS) thường được sử dụng để dự đoán sở thích của người dùng dựa vào những phản hồi (feedbacks) của họ nhằm gợi ý các sản phẩm (item) mà người dùng có thể thích. RS hiện đang được ứng dụng ở rất nhiều lĩnh vực khác nhau như: trong thương mại điện tử (bán hàng trực tuyến), trong giải trí (âm nhạc, phim ảnh...), trong giáo dục đào tạo (gợi ý nguồn tài nguyên học tập như: sách, báo,...). Trong bài viết này, chúng tôi giới thiệu một giải pháp xây dựng Hệ thống gợi ý bài hát dựa vào phản hồi tiềm ẩn (implicit feedback) từ người dùng để gợi ý những bài hát mà họ có thể thích nghe. Chúng tôi lựa chọn phương pháp biểu diễn dữ liệu, cài đặt và tích hợp giải thuật gợi ý vào hệ thống, thu thập phản hồi từ người dùng và đánh giá hiệu quả của hệ thống dựa trên những phản hồi đó. Thực nghiệm cho thấy giải pháp này hoàn toàn có thể tích hợp vào các hệ thống gợi ý âm nhạc hiện có trên thị trường.