Luận văn thạc sĩ: Hệ thống gợi ý tin tức theo nhu cầu người dùng (ĐH Công Nghệ)

Luận văn thạc sĩ: Xây dựng hệ thống gợi ý tin tức theo nhu cầu người dùng dựa trên chọn lọc thông tin nội dung. Ứng dụng thực tế và hiệu quả.

Chuyên ngành

Công nghệ thông tin

Người đăng

Ẩn danh

Thể loại

Luận văn thạc sĩ

2013

66
1
0

Phí lưu trữ

30 Point

Mục lục chi tiết

Lời cảm ơn

Lời cam đoan

Lời mở đầu

Danh mục hình minh hoạ

Danh mục Bảng biểu và Đồ thị

1. Chương 1: Đặt vấn đề

1.1. Bố cục luận văn

1.2. Phương pháp nghiên cứu

1.3. Kết quả thu được

2. Chương 2: Các nghiên cứu có liên quan

2.1. Gợi ý tin tức

2.2. Thu thập thông tin (Information Retrieval)

2.3. Lọc thông tin (Information Filtering)

2.4. Phân loại các hệ thống gợi ý

2.4.1. Các hệ thống dựa trên nội dung

2.4.2. Các hệ thống lọc có hợp tác

2.4.3. Các hệ thống lai

2.4.4. Các đặc trưng riêng của tin tức

3. Chương 3: Hệ thống gợi ý tin tức tiếng Việt xenoNews

3.1. Hướng tiếp cận và Kiến trúc hệ thống

3.1.1. Hướng tiếp cận

3.1.2. Kiến trúc hệ thống

3.2. Yêu cầu hệ thống

3.2.1. Các yêu cầu chức năng

3.2.2. Các yêu cầu phi chức năng

3.3. Thiết kế và cài đặt chi tiết các thành phần hệ thống

3.3.1. Hồ sơ đối tượng tin tức (News Item Profile)

3.3.2. Hồ sơ người dùng (User profile)

3.3.2.1. Mô hình hoá Sở thích ngắn hạn với thuật toán Láng giềng gần nhất
3.3.2.2. Mô hình hoá Sở thích dài hạn với Bộ phân lớp Naïve Bayes
3.3.2.3. Thông tin tự mô tả của người dùng
3.3.2.4. Kết hợp các mô hình vào quy trình ra quyết định

3.3.3. Lõi xử lý - Back-end

3.3.4. Tầng giao tiếp trung gian – Middle-level

3.3.5. Ứng dụng Web – Front-end

3.3.5.1. Công nghệ Web được sử dụng để xây dựng Front-end
3.3.5.2. Thiết kế giao diện và Thiết kế tương tác Web – con người là yếu tố trung tâm

4. Chương 4: Các thử nghiệm và kết quả

4.1. Các độ đo và Quá trình chuẩn bị thử nghiệm

4.1.1. Các độ đo dùng để đánh giá

4.1.2. Quá trình chuẩn bị thử nghiệm

4.2. Hiệu quả gợi ý của Hồ sơ người dùng kết hợp

4.3. Cơ chế phản hồi ẩn time-coded

Tài liệu tham khảo

Tóm tắt

I. Tổng Quan Hệ Thống Gợi Ý Luận Văn Thạc Sĩ Chọn Lọc Tin

Internet phát triển mạnh mẽ, tạo ra một "thế giới phẳng", nơi mọi người dễ dàng kết nối. Tuy nhiên, điều này cũng đồng nghĩa với việc phải tiếp nhận và xử lý một lượng lớn thông tin mỗi ngày, đặc biệt là tin tức từ báo điện tử. Báo điện tử có nhiều ưu điểm so với báo in truyền thống, như tính sinh động, khả năng cập nhật nhanh chóng và tính tương tác cao. Hệ quả tất yếu là sự ra đời của các Hệ thống gợi ý tin tức, giúp người dùng tối ưu hóa thời gian đọc tin mỗi ngày. Luận văn này tập trung vào việc xây dựng một Hệ thống gợi ý tin tức tiếng Việt hiệu quả, đáp ứng nhu cầu ngày càng cao của người dùng. Việc chọn lọc thông tin nghiên cứu là yếu tố then chốt để xây dựng nên một hệ thống luận văn thạc sĩ chất lượng, đúng hướng. Sự cá nhân hóa (personalization) là một trong những ưu điểm lớn nhất của báo điện tử so với báo giấy, các gợi ý đề tài luận văn phù hợp sẽ giúp tăng hiệu quả nghiên cứu. Theo Nguyễn Thạc Huy trong nghiên cứu của mình, vấn đề cốt lõi của một luận văn là cá nhân hoá thông tin cho người dùng.

1.1. Lịch sử phát triển của báo điện tử và hệ thống gợi ý tin

Báo điện tử ra đời vào giữa những năm 1990, khi McAdams lập phiên bản trực tuyến của báo The Washington Post. Mô hình kiến trúc "Newspaper metaphor" đã được xây dựng, nhấn mạnh tính thân thiện và dễ hiểu. Báo điện tử cũng xuất hiện sớm ở Việt Nam, với tạp chí Quê hương là tờ báo trực tuyến đầu tiên. Các hệ thống gợi ý đề tài luận văn thạc sĩ đóng vai trò quan trọng trong việc hỗ trợ sinh viên chọn lọc thông tin nghiên cứu một cách hiệu quả. Với khả năng cá nhân hóa, hệ thống này có thể tạo ra một tờ báo chỉ chứa những tin phù hợp với sở thích của từng người.

1.2. Ưu điểm của hệ thống gợi ý tin tức so với báo in truyền thống

Báo in truyền thống có những ưu điểm riêng, như thoải mái khi đọc, dễ dàng ghi chú,... Nhưng báo điện tử lại có khả năng cá nhân hóa, tạo nên một tờ báo chỉ chứa những tin phù hợp với sở thích của từng người. Hệ thống của Kamba và cộng sự khai thác khả năng cá nhân hóa mà không cần sự can thiệp có chủ ý của người dùng, sử dụng những kỹ thuật như điều khiển động, tương tác và phản hồi ẩn. Từ đó, hệ thống này hiển thị tin tức một cách linh hoạt, đồng thời có thể được chỉnh sửa bởi người dùng qua một tập hợp các cơ chế điều khiển. Luận văn này tập trung vào việc phát triển và ứng dụng các phương pháp nghiên cứu khoa học phù hợp để xây dựng hệ thống gợi ý đề tài luận văn hiệu quả.

II. Thách Thức Chọn Lọc Thông Tin Nghiên Cứu Luận Văn Thạc Sĩ

Với khối lượng tin tức cần xử lý mỗi ngày tăng lên với tốc độ chóng mặt, trong khi đó thời gian của mỗi người lại có hạn, điều này tạo ra thách thức với khả năng xử lý của con người. Những cỗ máy tìm kiếm như Google, Yahoo có thể đáp ứng nhu cầu thông tin khi chúng ta cần giải đáp một thắc mắc nào đó. Nhưng nhiều khi, người dùng thậm chí còn không biết họ đang tìm kiếm gì, đó chính là trường hợp đối với tin tức. Kết quả là mỗi người thường phải truy cập nhiều nguồn báo khác nhau như VienamNet, Dân trí, Tinh tế, … để tìm kiếm những thông tin có thể khiến họ quan tâm. Hệ quả tất yếu là, gần đây rất nhiều tờ báo giấy đã phải ngừng hoạt động hoặc phá sản do thua lỗ, hay chuyển hoàn toàn sang báo điện tử. Một ví dụ điển hình là tạp chí Newsweek danh tiếng của Mỹ, kết thúc năm 2012 đã chính thức đóng cửa báo in để tập trung phát triển phiên bản điện tử.

2.1. Vấn đề quá tải thông tin và nhu cầu cá nhân hóa tin tức

Việc tiếp nhận và xử lý một lượng lớn thông tin mỗi ngày tạo ra thách thức lớn cho con người. Người dùng thường phải truy cập nhiều nguồn báo khác nhau để tìm kiếm thông tin phù hợp, dẫn đến tình trạng quá tải thông tin. Các phương pháp nghiên cứu khoa học cần được áp dụng để chọn lọc thông tin nghiên cứu một cách hiệu quả. Sự cá nhân hóa tin tức là giải pháp quan trọng để giải quyết vấn đề này. Nghiên cứu cũng cho thấy khả năng gợi ý đề tài luận văn thạc sĩ còn nhiều hạn chế, nhất là với luận văn thạc sĩ mới nhất.

2.2. Hạn chế của các hệ thống gợi ý tin tức hiện tại ở Việt Nam

Hiện nay tại Việt Nam, trang web BáoMới.com có những đặc điểm tương tự với hệ thống mà tôi mong muốn xây dựng. Tuy nhiên, quá trình sử dụng còn có một số hạn chế sau: trang web vẫn gợi ý ra quá nhiều tin tức mà tôi không quan tâm, chức năng gợi ý tin tức từ các từ khoá đã khai báo nhiều khi không chính xác, giao diện hiển thị tin chưa sinh động, chưa thu hút độc giả, khả năng gợi ý tin tức chưa bắt kịp với sự thay đổi nhanh chóng thị hiếu độc giả. Các hệ thống gợi ý đề tài luận văn thạc sĩ cần cải thiện khả năng nắm bắt nhu cầu của người dùng để đưa ra những gợi ý đề tài luận văn chính xác.

III. Phương Pháp Chọn Lọc Gợi Ý Luận Văn Thạc Sĩ Hiệu Quả

Luận văn tập trung vào việc xây dựng một Hệ thống gợi ý tin tức tiếng Việt, hoàn chỉnh, theo hướng tiếp cận dựa trên nội dung (content-based approach). Trong đó, thành phần quan trọng nhất là một Hồ sơ người dùng kết hợp (Hybrid User Profile), có khả năng: mô hình hoá thông tin sở thích ngắn hạn, dài hạn của độc giả, một cách độc lập; cộng với việc sử dụng thêm thông tin người dùng cung cấp (dưới dạng các luật họ mô tả về nội dung tin tức họ quan tâm). Cần tiến hành phân tích dữ liệu luận văn kỹ lưỡng để đưa ra những gợi ý đề tài luận văn phù hợp với xu hướng và nhu cầu hiện tại. Hướng tiếp cận content-based có sử dụng hàm heuristic là lựa chọn phù hợp.

3.1. Xây dựng hồ sơ người dùng kết hợp Hybrid User Profile

Hồ sơ người dùng kết hợp có khả năng mô hình hoá thông tin sở thích ngắn hạn, dài hạn của độc giả một cách độc lập, đồng thời sử dụng thêm thông tin người dùng cung cấp. Qua thử nghiệm, Hồ sơ người dùng kết hợp đã chứng tỏ rằng nó hoạt động hiệu quả hơn so với từng mô hình thông tin độc lập, có khả năng nắm bắt nhanh sở thích của người dùng và theo dõi được những gì họ đã đọc. Việc xây dựng hồ sơ người dùng kết hợp đòi hỏi sự kết hợp giữa các phương pháp nghiên cứu khoa họcphân tích dữ liệu luận văn.

3.2. Cơ chế thu thập phản hồi ẩn implicit feedback time coded

Do hiệu năng hoạt động của hệ thống dạng này phụ thuộc nhiều vào phản hồi, tương tác của người dùng, nên một cơ chế thu thập phản hồi ẩn (implicit feedback) từ Front-end cũng được đề xuất. Cơ chế đó được gọi là time-coded. Kết quả thử nghiệm khẳng định những phán đoán khi quyết định cài đặt time-coded vào hệ thống thử nghiệm. Các tài liệu tham khảo luận văn cần được chọn lọc thông tin nghiên cứu kỹ lưỡng để đảm bảo tính chính xác và phù hợp với đề tài.

IV. Ứng Dụng Hệ Thống Gợi Ý Luận Văn Thạc Sĩ Thực Tiễn

Luận văn trình bày quá trình ứng dụng hướng tiếp cận chọn lọc thông tin nghiên cứu dựa trên nội dung vào thực tế, thông qua hệ thống gợi ý tin tức tiếng Việt xenoNews. Nội dung bao gồm: các yêu cầu với hệ thống cần xây dựng, mô tả hồ sơ đối tượng thông tin (tin tức), trình bày về việc mô hình hoá thông tin ngắn hạn, dài hạn riêng rẽ; đồng thời, có sử dụng thêm các luật người dùng tự mô tả. Từ đó, đề xuất xây dựng một Hồ sơ người dùng dạng kết hợp, thống nhất, là trung tâm trong việc gợi ý (chọn lọc) thông tin dựa trên nội dung.

4.1. Mô tả chi tiết quá trình xây dựng hệ thống xenoNews

Luận văn mô tả chi tiết quá trình ứng dụng hướng tiếp cận chọn lọc thông tin nghiên cứu dựa trên nội dung vào thực tế, thông qua hệ thống gợi ý tin tức tiếng Việt xenoNews. Quá trình xây dựng hệ thống bao gồm các bước: xác định yêu cầu hệ thống, mô tả hồ sơ đối tượng thông tin, trình bày về việc mô hình hoá thông tin ngắn hạn, dài hạn riêng rẽ, xây dựng Hồ sơ người dùng dạng kết hợp.

4.2. Thiết kế và cài đặt chi tiết các thành phần hệ thống

Quá trình thiết kế và cài đặt các thành phần hệ thống bao gồm: thiết kế kiến trúc hệ thống, xây dựng hồ sơ đối tượng tin tức, xây dựng hồ sơ người dùng (mô hình ngắn hạn, mô hình dài hạn, thông tin tự mô tả), kết hợp các mô hình vào quy trình ra quyết định, xây dựng lõi xử lý back-end, tầng giao tiếp trung gian middle-level, ứng dụng web front-end. Cần chú trọng đến cấu trúc luận văn thạc sĩ để trình bày thông tin một cách rõ ràng và logic.

V. Kết Quả Thử Nghiệm và Đánh Giá Hiệu Quả Luận Văn Thạc Sĩ

Luận văn trình bày các thử nghiệm nhằm đánh giá hiệu quả hoạt động tổng thể của hệ thống gợi ý dựa trên nội dung, với thành phần then chốt là Hồ sơ người dùng kết hợp. Do đó, thử nghiệm cũng xem xét đóng góp của từng thành phần trong hồ sơ người dùng kết hợp (gồm mô hình ngắn hạn, mô hình dài hạn, các luật tự mô tả). Thêm vào đó, một thử nghiệm để đánh giá tính hiệu quả của cơ chế thu thập phản hồi time-coded trên Front-end (website) cũng được đưa ra xem xét.

5.1. Các độ đo và quá trình chuẩn bị thử nghiệm

Luận văn sử dụng các độ đo như Precision, Recall, F1 để đánh giá hiệu quả hoạt động của hệ thống. Quá trình chuẩn bị thử nghiệm bao gồm: thu thập dữ liệu, xây dựng tập dữ liệu kiểm thử, thiết lập các tham số cho hệ thống. Cần tuân thủ quy trình làm luận văn thạc sĩ để đảm bảo chất lượng và tính khoa học của nghiên cứu.

5.2. Hiệu quả gợi ý của Hồ sơ người dùng kết hợp

Thử nghiệm cho thấy Hồ sơ người dùng kết hợp hoạt động hiệu quả hơn so với từng mô hình thông tin độc lập, có khả năng nắm bắt nhanh sở thích của người dùng và theo dõi được những gì họ đã đọc. Cơ chế phản hồi ẩn Time-coded cũng chứng minh được tính hiệu quả trong việc cải thiện khả năng gợi ý của hệ thống. Kinh nghiệm làm luận văn cho thấy một hệ thống gợi ý tốt cần cá nhân hoá cao.

VI. Kết Luận và Hướng Phát Triển Luận Văn Thạc Sĩ Tương Lai

Luận văn tổng kết nội dung và đánh giá lại kết quả nghiên cứu, đề xuất hướng nghiên cứu để hoàn thiện hệ thống trong tương lai. Cụ thể, có thể mở rộng nghiên cứu, tích hợp thêm các kỹ thuật gợi ý có hợp tác (collaborative filtering) nhằm xây dựng một hệ thống gợi ý tin tức lai (hybrid recommendation system). Việc này sẽ giúp khắc phục những hạn chế của hệ thống dựa trên nội dung, đồng thời nâng cao khả năng gợi ý của hệ thống.

6.1. Đánh giá kết quả và hạn chế của hệ thống xenoNews

Hệ thống xenoNews đã đạt được những kết quả nhất định trong việc gợi ý tin tức phù hợp cho người dùng. Tuy nhiên, hệ thống vẫn còn một số hạn chế, như khả năng xử lý dữ liệu lớn, khả năng thích nghi với sự thay đổi nhanh chóng trong sở thích của người dùng, và khả năng gợi ý tin tức đa dạng.

6.2. Đề xuất hướng nghiên cứu và phát triển hệ thống trong tương lai

Hướng nghiên cứu và phát triển hệ thống trong tương lai có thể tập trung vào các vấn đề sau: tích hợp thêm các kỹ thuật gợi ý có hợp tác, cải thiện khả năng xử lý dữ liệu lớn, tăng cường khả năng thích nghi với sự thay đổi trong sở thích của người dùng, và mở rộng nguồn tin tức. Cần tiếp tục nghiên cứu các phương pháp nghiên cứu khoa học mới để nâng cao hiệu quả của hệ thống.

24/09/2025

Trích đoạn nội dung tài liệu

Đặt vấn đề Chương đầu tiên sẽ bắt đầu từ việc giải thích lý do, động lực thực hiện đề tài luận văn này. Nội dung của chương xoay quanh trình bày bối cảnh và sự cần thiết của một Hệ thống gợi ý tin tức tiếng Việt, mô tả các nội dung nghiên cứu trong luận văn, cùng với sơ lược các kết quả đã đạt được.1 Bài toán Kể từ khi ra đời cho đến nay, Internet vẫn liên tục phát triển với tốc độ đáng kinh ngạc, song hành và đóng vai trò to lớn vào sự tiến bộ của nhân loại, đặc biệt là trong những lĩnh vực như khoa học, công nghệ, giao lưu văn hoá,. Quan trọng nhất là Internet đã tạo nên một “thế giới phẳng”, cho phép mọi cá nhân, tổ chức có thể dễ dàng kết nối với nhau bất chấp thời gian hay khoảng cách địa lý. Tuy vậy, trở thành một công dân Internet thường đồng nghĩa với yêu cầu (hoặc nhu cầu) tiếp nhận, xử lý một lượng lớn thông tin hằng ngày, từ rất nhiều nguồn khác nhau.

Điển hình nhất trong các loại thông tin này phải kể đến tin tức được cập nhật từ báo điện tử, vốn xuất hiện ngày một nhiều những năm gần đây. Báo điện tử có rất nhiều ưu điểm so với báo in truyền thống, không những sinh động hơn với hình ảnh, video, hay các liên kết tới bài viết khác, mà còn cho phép người dùng chủ động hơn trong việc nắm bắt thông tin mọi lúc mọi nơi, miễn là có Internet. Các trang báo điện tử thường xuyên cập nhật nhanh chóng tin tức mới, và người sử dụng thì có thể nhận thông báo khi có tin mới thông qua RSS, hoặc đọc trực tiếp trên website. Vài năm gần đây, rất nhiều tờ báo/tạp chí lâu đời đã buộc phải thay đổi vì sự phát triển như vũ bão của công nghệ số và sự thay đổi nhu cầu đọc của độc giả.

Hầu hết các báo giấy lớn bây giờ đều đã điện tử hoá phiên bản giấy của mình. Sự tương tác giữa độc giả và báo điện tử cũng dễ dàng hơn, bởi vì độc giả có thể để lại những phản hồi dưới mỗi bài, hay chia sẻ cho nhiều người khác cùng đọc, … Đó chỉ là một vài trong số rất nhiều ưu điểm khiến cho báo điện tử ngày càng phát triển mạnh. Hệ quả tất yếu là, gần đây rất nhiều tờ báo giấy đã phải ngừng hoạt động hoặc phá sản do thua lỗ, hay chuyển hoàn toàn sang báo điện tử. Một ví dụ điển hình là tạp chí Newsweek danh tiếng của Mỹ, kết thúc năm 2012 đã chính thức đóng cửa báo in để tập trung phát triển phiên bản điện tử.

Điều này phản ảnh xu thế của nền báo chí thế giới trong kỷ nguyên công nghệ số, không thay đổi sẽ bị đào thải. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 9 Với khối lượng tin tức cần xử lý mỗi ngày tăng lên với tốc độ chóng mặt, trong khi đó thời gian của mỗi người lại có hạn, điều này tạo ra thách thức với khả năng xử lý của con người. Những cỗ máy tìm kiếm như Google, Yahoo có thể đáp ứng nhu cầu thông tin khi chúng ta cần giải đáp một thắc mắc nào đó. Nhưng nhiều khi, người dùng thậm chí còn không biết họ đang tìm kiếm gì, đó chính là trường hợp đối với tin tức.

Kết quả là mỗi người thường phải truy cập nhiều nguồn báo khác nhau như VienamNet, Dân trí, Tinh tế, … để tìm kiếm những thông tin có thể khiến họ quan tâm. Nhưng do mỗi người có sở thích, nhu cầu và quan tâm đến những lĩnh vực khác nhau, nên hiệu quả của quá trình tìm kiếm, tiếp nhận và xử lý tin mới sẽ bị ảnh hưởng bởi nhiều “nhiễu” – nhằm chỉ những tin tức không còn/không có, hoặc gần như không có giá trị đối với họ. Chính nguyên do đó dẫn tới sự cần thiết phải cho ra đời các Hệ thống gợi ý tin tức. Bởi vì sự cá nhân hoá (personalization) là một trong những ưu điểm lớn nhất của báo điện tử so với báo giấy.

Trong những năm qua, đã có nhiều nghiên cứu liên quan tới gợi ý tin tức cho người dùng, nhằm tối ưu hoá khoảng thời gian họ dùng để đọc tin mỗi ngày. Và trên thế giới, nhiều Hệ thống gợi ý tin tức đã ra đời, như iCurrent, Pulse, … và không thể không nhắc đến Google News của Google. Thế nhưng, những hệ thống hay dịch vụ tương tự cho báo điện tử tiếng Việt còn rất ít, và khả năng nắm bắt nhu cầu của người dùng còn nhiều mặt hạn chế. Theo những gì tôi được biết, hiện nay tại Việt Nam, chỉ có trang web BáoMới.com (Minh hoạ 1.1) là có những đặc điểm tương tự với hệ thống mà tôi mong muốn xây dựng thông qua nghiên cứu luận văn này.com cho phép người dùng tự tạo các chuyên mục theo nhu cầu cá nhân, bằng cách khai báo một số từ khoá, sau đó gợi ý cho người dùng những tin tức liên quan từ nhiều trang báo điện tử khác nhau.

Trang web đó cũng có khả năng tự động phân tích thói quen độc giả và đưa ra gợi ý tin tức mới. Tuy nhiên qua quá trình sử dụng, tôi cảm thấy không thực sự hài lòng với hệ thống gợi ý tin tức đó do một số lý do sau: - Qua thời gian sử dụng khá dài, trang web vẫn gợi ý ra quá nhiều tin tức mà tôi không quan tâm. - Chức năng gợi ý tin tức từ các từ khoá đã khai báo nhiều khi không chính xác, vì từ khoá đó có thể xuất hiện trong nhiều ngữ cảnh khác nhau, và trong tin tức thuộc những chuyên mục khác nhau. - Giao diện hiển thị tin chưa sinh động, chưa thu hút độc giả.

- Khả năng gợi ý tin tức chưa bắt kịp với sự thay đổi nhanh chóng thị hiếu độc giả. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 10 Minh hoạ 1.1: Ví dụ về giao diện một chuyên mục cá nhân hoá trên BáoMới.com Chính vì những lý do trên, tôi nhận thấy sự cần thiết xây dựng một Hệ thống gợi ý tin tức tiếng Việt. Nội dung quá trình nghiên cứu nhằm hiện thực hoá Hệ thống này được trình bày trong phần tiếp theo.2 Bố cục luận văn Nội dung nghiên cứu của luận văn gồm: Chương 2: thảo luận các nghiên cứu liên quan về Thu thập thông tin (Information Retrieval), Lọc thông tin (Information Filtering), tìm hiểu về các Hệ thống gợi ý (Recommendation Systems) cũng như những đặc tính riêng, cần biết của tin tức so với các dạng thông tin khác. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 11 Chương 3: mô tả quá trình tôi ứng dụng hướng tiếp cận chọn lọc thông tin dựa trên nội dung vào thực tế, thông qua hệ thống gợi ý tin tức tiếng Việt xenoNews.

Nội dung chương này bao gồm: o Các yêu cầu với hệ thống cần xây dựng o Mô tả hồ sơ đối tượng thông tin – trong trường hợp cụ thể của tin tức o Trình bày về việc mô hình hoá thông tin ngắn hạn, dài hạn riêng rẽ; đồng thời, có sử dụng thêm các luật người dùng tự mô tả. Từ đó, tôi đề xuất xây dựng một Hồ sơ người dùng dạng kết hợp, thống nhất, là trung tâm trong việc gợi ý (chọn lọc) thông tin dựa trên nội dung. o Mô tả thiết kế hệ thống gợi ý tin tức tiếng Việt, dựa trên nội dung, bao gồm ba phần chính: Lõi xử lý Back-end, Tầng giao tiếp trung gian Middle-level, và giao diện người dùng là ứng dụng Web ở Front-end. Chương 4: Chương này sẽ trình bày các thử nghiệm nhằm đánh giá hiệu quả hoạt động tổng thể của hệ thống gợi ý dựa trên nội dung, với thành phần then chốt là Hồ sơ người dùng kết hợp đã nêu trong Chương 3.

Do đó, thử nghiệm cũng xem xét đóng góp của từng thành phần trong hồ sơ người dùng kết hợp (gồm mô hình ngắn hạn, mô hình dài hạn, các luật tự mô tả). Thêm vào đó, một thử nghiệm để đánh giá tính hiệu quả của cơ chế thu thập phản hồi time-coded trên Front-end (website) cũng được đưa ra xem xét. Chương 5: Tổng kết nội dung và đánh giá lại kết quả nghiên cứu luận văn, đề xuất hướng nghiên cứu để hoàn thiện hệ thống trong tương lai.3 Phương pháp nghiên cứu Để hoàn thành nội dung nghiên cứu đã đề ra, đầu tiên, tôi tiến hành tìm hiểu kiến thức cơ bản về các mô hình hệ thống gợi ý nói chung. Sau đó, dựa trên những đặc điểm riêng của tin tức và điều kiện thực tế mà chọn hướng tiếp cận phù hợp.

Khi đã xác định được hướng tiếp cận, tôi tiến hành nghiên cứu các thuật toán và xây dựng hệ thống. Song song với đó, các thói quen đọc tin tức, báo chí trực tuyến của mọi người cũng được điều tra, thông qua hình thức hỏi đáp trực tiếp. Các thông tin này sẽ giúp ích rất nhiều cho quá trình xây dựng hệ thống thử nghiệm, đặc biệt là giao diện và tương tác trên website. Cuối cùng, một số thử nghiệm khác nhau sẽ được tiến hành, nhằm đánh giá khả năng của hệ thống, từ đó, đề xuất các hướng nghiên cứu tiếp theo trong tương lai.

TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.4 Kết quả thu được Sau quá trình nghiên cứu cơ bản, tôi đã quyết định xây dựng một hệ thống gợi ý (hay chọn lọc) tin tức tiếng Việt, hoàn chỉnh, theo hướng tiếp cận dựa trên nội dung (content-based approach). Trong đó, thành phần quan trọng nhất là một Hồ sơ người dùng kết hợp (Hybrid User Profile), có khả năng: mô hình hoá thông tin sở thích ngắn hạn, dài hạn của độc giả, một cách độc lập; cộng với việc sử dụng thêm thông tin người dùng cung cấp (dưới dạng các luật họ mô tả về nội dung tin tức họ quan tâm). Qua thử nghiệm, Hồ sơ người dùng kết hợp đã chứng tỏ rằng nó hoạt động hiệu quả hơn so với từng mô hình thông tin (ngắn hạn, dài hạn) độc lập, có khả năng nắm bắt nhanh sở thích của người dùng và theo dõi được những gì họ đã đọc. Do hiệu năng hoạt động của hệ thống dạng này phụ thuộc nhiều vào phản hồi, tương tác của người dùng, nên một cơ chế thu thập phản hồi ẩn (implicit feedback) từ Front-end cũng được đề xuất.

Cơ chế đó được gọi là time-coded. Và kết quả thử nghiệm có trong chương 4 một lần nữa khẳng định những phán đoán của tôi khi quyết định cài đặt time-coded vào hệ thống thử nghiệm. TIEU LUAN MOI download : skknchat@gmail.com 13 Chương 2: Các nghiên cứu có liên quan 2.1 Báo điện tử Sự ra đời của báo điện tử bắt đầu vào giữa những năm 1990 của thế kỷ trước, khi McAdams lập nên phiên bản trực tuyến của báo The Washington Post.

Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ