NGHIÊN CỨU PHÁT TRIỂN HỆ TƯ VẤN NHÓM THEO TIẾP CẬN MỜ TRỰC CẢM VÀ TÍCH PHÂN CHOQUET
Khoa học Máy tính
Luận án "Nghiên cứu phát triển hệ tư vấn nhóm theo tiếp cận mờ trực cảm và tích phân Choquet" tập trung giải quyết các hạn chế của hệ tư vấn nhóm (HTVN) hiện có, đặc biệt trong việc đảm bảo tính công bằng, xử lý thông tin động và sự bất định trong sở thích người dùng. Hệ tư vấn nhóm được nhận định là một giải pháp quan trọng cho việc lọc thông tin trong các hệ thống lớn, nhưng việc đưa ra khuyến nghị phù hợp và công bằng cho một nhóm vẫn còn nhiều thách thức.
Nghiên cứu được cấu trúc thành ba chương chính. Chương 1 trình bày tổng quan về hệ tư vấn nhóm, bao gồm các khái niệm cơ bản, tính cấp thiết của nghiên cứu, mục tiêu, và các vấn đề tồn tại trong các phương pháp tiếp cận hiện hành như tiếp cận hợp người dùng, hợp khuyến nghị, HTVN động và HTVN theo tiếp cận tính toán mờ. Chương này cũng phân tích ưu nhược điểm của từng phương pháp, làm nền tảng cho việc đề xuất các hướng giải quyết mới.
Chương 2 tập trung vào việc tăng cường tính công bằng trong HTVN thông qua độ đo mờ. Luận án đề xuất một mô hình HTVN với pha đồng thuận sử dụng toán tử hợp dựa trên tích phân Choquet để tổng hợp các đánh giá đơn lẻ của người dùng trong nhóm. Cách tiếp cận này giúp giải quyết vấn đề tương tác giữa các thành viên, biểu diễn độ đo mờ trong phép toán hợp và tạo ra các khuyến nghị cân bằng hơn. Các hàm dung lượng được đề xuất để tính toán mức độ tương tác và hứng thú của người dùng.
Chương 3 phát triển một mô hình HTVN động dựa trên tập mờ trực cảm, nhằm xử lý thông tin về sự thay đổi sở thích người dùng và sự suy hao về tính hấp dẫn của sản phẩm theo thời gian. Mô hình này mờ hóa các đánh giá, xác định độ tương tự động và dự đoán đánh giá có xét đến yếu tố thời gian. Phép toán hợp sử dụng tích phân Choquet cho tập mờ trực cảm tiếp tục được áp dụng trong pha đồng thuận để đảm bảo tính công bằng của kết quả khuyến nghị. Các thực nghiệm trên bộ dữ liệu MovieLens-1M cho thấy thuật toán đề xuất có hiệu suất tốt, cân bằng giữa mức độ thỏa mãn trung bình của nhóm và các độ đo công bằng khác.
Những đóng góp chính của luận án bao gồm đề xuất thuật toán cho pha đồng thuận sử dụng tích phân Choquet để tăng cường tính công bằng và duy trì tổng lợi ích người dùng, cùng với một mô hình HTVN động xử lý hiệu quả các đánh giá thay đổi theo thời gian. Kết quả nghiên cứu có tiềm năng ứng dụng cao trong việc phát triển các hệ thống thông tin thông minh, cung cấp khuyến nghị phù hợp và công bằng cho nhóm người dùng.