1. HỌC VIỆN CÔNG NGHỆ BƯU CHÍNH VIỄN THÔNG
---------------------------------------
PHẠM THỊ HIÊN
LỌC CỘNG TÁC BẰNG PHƯƠNG PHÁP
ĐỒNG HUẤN LUYỆN
Chuyên ngành: Truyền dữ liệu và mạng máy tính
Mã số: 60.48.15
TÓM TẮT LUẬN VĂN THẠC SĨ KỸ THUẬT
NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC
PGS.TS TỪ MINH PHƯƠNG
HÀ NỘI - 2012

2. 1
MỞ ĐẦU
Hiện nay, hệ thống tư vấn (recomender system) đã trở
thành một trong những công cụ hữu dụng và phổ biến nhất trong
các hệ thống thương mại điện tử. Ví dụ như Amazon.com,
chacha.vn, Yahoo! news, ebay.com,…v.v. Đã có rất nhiều nghiên
cứu về các phương pháp sử dụng trong hệ tư vấn lựa chọn. Và
một trong những bước phát triển mới trong lĩnh vực nghiên cứu
này là sự ra đời của kỹ thuật lọc cộng tác (collaborative filtering)
vào giữa những năm 1990s. Lọc cộng tác là phương pháp phổ
biến cho việc xây dựng các hệ thống tư vấn. Các thuật toán lọc
cộng tác hiện tại thường dựa trên thông tin mua bán hoặclịch sử
đánh giá của người dùng để đưa ra các dự đoán dựa trên độ tương
đồng về sở thích giữa người dùng với nhau. Mặc dù, những thuật
toán này đã được áp dụng trong một số hệ thống tư vấn lựa chọn
và đạt được một số thành tựu nhất định, nhưng chúng vẫn còn
nhiều hạn chế cần phải giải quyết như vấn đề người dùng mới, vấn
đề thưa thớt dữ liệu đánh giá, vấn đề cold-start… Trong nghiên
cứu này, em sẽ trình bày một phương pháp mới, đó là, phương
pháp lọc cộng tác dựa bằng phương pháp đồng huấn luyện.
Phương pháp mới này kết hợp cách tiếp cận theo người dùng và
cách tiếp cận theo sản phẩm để huấn luyện bộ dữ liệu đánh giá. Vì
kết hợp được 2 khung nhìn nên phương pháp này có thể phát huy
những ưu điểm của lọc cộng tác theo người dùng và lọc cộng tác
theo sản phẩm và có khả năng khắc phục được các hạn chế hiện
thời của các cách tiếp cận này thuần túy này. Nội dung của luận
văn được bố cục thành 3 chương như sau:

3. 2

Chương 1 – LỌC CỘNG TÁC
Để thấy được động lực cho việc nghiên cứu một
phương pháp mới, chương 1 sẽ trình bày tổng quan về lọc cộng
tác, các phương pháp lọc cộng tác và các hạn chế của những
phương pháp lọc cộng tác này.

Chương 2 – LỌC CỘNG TÁC BẰNG PHƯƠNG
PHÁP ĐỒNG HUẤN LUYỆN
Chương 2 sẽ trình bày một phương pháp mới được đề
xuất - phương pháp lọc cộng tác bằng phương pháp đồng huấn
luyện. Xuất phát từ các nghiên cứu về phương pháp đồng huấn
luyện để hiểu được những lợi ích có được từ phương pháp này,
từ đó nghiên cứu quá trình thực hiện khi áp dụng phương pháp
này trong lọc cộng tác.

Chương 3 – THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
Chương 3 sẽ được dành cho việc thực hiện kiểm thử
trên bộ dữ liệu thử nghiệm. Từ kết quả thử nghiện thu được sẽ
tiến hành đánh giá phương pháp, đồng thời so sánh với kết
quả thu được từ các phương pháp trước.
Chương 1 – LỌC CỘNG TÁC
1.1
1.2.1
Vấn đề lọc cộng tác
Mô tả bài toán lọc cộng tác
Lọc cộng tác là một trong các cách tiếp cận thành công để
xây dựng các hệ thống tư vấn lựa chọn. Khác với lọc theo nội
dung, lọc cộng tác sẽ dựa trên những đánh giá của nhóm người
dùng hợp “gu” với người dùng c để ước lượng giá trị có ích

4. 3
u (c, s ) của sản phẩm s với người dùng c . Trong kịch bản điển
hình của lọc cộng tác, thì có một danh sách m người dùng
{ , , … , } và một danh sách n sản phẩm và { , , … , } mỗi
người dùng
có một tập các sản phẩm
mà người dùng đó đã
đánh giá hoặc các sở thích của họ đã được thu thập qua các hành
vi.
1.2
Các phương pháp lọc cộng tác
Các kỹ thuật sử dụng cho tư vấn cộng tác được phân thành
3 loại là lọc theo bộ nhớ và lọc theo mô hình và lọc kết hợp.
1.3

Hạn chế của các phương pháp lọc cộng tác
Vấn đề thưa thớt dữ liệu đánh giá: Trong thực tế, nhiều
hệ tư vấn lựa chọn thương mại thường đánh giá một tập
sản phẩm rất lớn. Và để thực hiện các tư vấn chính xác, hệ
thống đầu tiên phải học những sở thích của người dùng từ
những đánh giá mà người dùng đã thực hiện. Tuy nhiên,
trong bất kỳ hệ tư vấn nào, số các đánh giá đạt được
thường là rất nhỏ so với số các đánh giá cần được dự đoán.
Do đó, ma trận sản phẩm người dùng sử dụng cho lọc
cộng tác sẽ vô cùng thưa thớt và hiệu năng dự đoán cũng
như tư vấn của các hệ thống lọc cộng tác là một thách thức
lớn. Vấn đề thưa thớt dữ liệu xuất hiện trong một vài tình
huống, điển hình là các tình huống sau:
Vấn đề “cold – start”: Vấn đề này xảy ra khi một người
dùng mới hoặc một sản phẩm mới được nạp vào hệ thống;

5. 4
do không có đủ thông tin nên sẽ rất khó khăn để xác định
những người dùng (hoặc sản phẩm) tương đồng với người
dùng mới (hoặc sản phẩm mới) này. Những sản phẩm mới
sẽ không được tư vấn cho người dùng cho đến khi có một
số đánh giá của người dùng cho sản phẩm mới này. Và
những người dùng mới thì gần như không thể nhận được
các tư vấn tốt do thiếu các đánh giá cho sản phẩm hoặc
thiếu thông tin về lịch sử mua bán.
Vấn đề giảm “Coverage”: “Coverage” được định nghĩa là
phần trăm sản phẩm mà thuật toán có thể đưa ra để tư vấn
cho người dùng. Vấn đề “Coverage” bị giảm xảy ra khi số
đánh giá của người dùng được xem là nhỏ hơn rất nhiều so
với số lượng sản phẩm có trong hệ thống, và hệ tư vấn có
thể không có khả năng để tạo ra các tư vấn.
Vấn đề “Neighbor transitivity”: Được xem là vấn đề với
cơ sở dữ liệu thưa thớt, một người dùng có thể không được
xác định là tương đồng với một nhóm người dùng nếu
chưa có bất kỳ đánh giá nào cho những sản phẩm giống
với nhóm người dùng đã đánh giá. Điều này sẽ làm giảm
tính hiệu quả của những hệ tư vấn mà chỉ dựa trên việc so
sánh giữa những người dùng để đưa ra các dự đoán.

Khả năng mở rộng: Khi số lượng người dùng và sản
phẩm tăng lên nhanh chóng, thì các thuật toán lọc cộng tác
truyền thống sẽ gặp phải một loạt các vấn đề về khả năng

6. 5

1.4
mở rộng, với yêu cầu tính toán vượt xa so với mức có thể
đáp ứng được.
Tính đồng nghĩa: Tính đồng nghĩa ở đây muốn nói đến xu
hướng một số sản phẩm giống nhau hoặc tương tự nhau có
các tên khác nhau hoặc các bản ghi khác nhau. Hầu hết các
hệ thống tư vấn không thể phát hiện ra sự liên kết tiềm ẩn
này; do đó đã xem các sản phẩm này là khác nhau. Ví dụ,
2 sản phẩm khác nhau “Children movie” và “Children
Film”, thực chất chúng là một sản phẩm nhưng các hệ
thống lọc cộng tác dựa trên bộ nhớ không thấy được điều
này để tính toán độ tương tự cho chúng.
Mục tiêu nghiên cứu đề tài
Để hạn chế những nhược điểm nêu trên, thì yêu cầu phải
có một thuật toán học có thể tận dụng được lợi thế của dữ liệu
chưa có nhãn và có khả năng mở rộng tập dữ liệu có nhãn sử dụng
tập dữ liệu chưa có nhãn. Đây cũng là nội dung chính trong đề tài
nghiên cứu của em. Trong các chương tiếp theo của để tài, em sẽ
trình bày một phương pháp có thể đáp ứng được yêu cầu này,
trong đó vấn đề lọc cộng tác như một vấn đề đồng huấn luyện.
Phương pháp này được thực hiện dựa trên 2 khung nhìn riêng biệt:
khung nhìn theo sản phầm và khung nhìn theo người dùng. Bằng
cách này, phương pháp có thể tận dụng được những ưu điểm của
các cách tiếp cận theo người dùng và theo sản phẩm; bên cạnh đó
mỗi khung nhìn có thể khắc phục được nhược điểm của khung còn
lại.

7. 6
Chương 2 – LỌC CỘNG TÁC BẰNG PHƯƠNG PHÁP
ĐỒNG HUẤN LUYỆN
Học nửa giám sát đã thu hút nhiều sự chú ý từ các nhà
nghiên cứu bởi một số lượng lớn các ví dụ không có nhãn có thể
làm tăng hiệu suất cho thuật toán học khi chỉ có một số ví dụ nhỏ
hơn là có nhãn. Blum và Mitchell [16] là những người đầu tiên
xem xét việc thiết định bài toán mà tập đặc trưng của mỗi ví dụ có
thể được chia thành 2 khung nhìn khác biệt. Xem xét bài toán lọc
cộng theo cách tiếp cận đồng huấn luyện, thì 2 khung nhìn được
xác định ở đây là khung nhìn theo người dùng và khung nhìn theo
sản phẩm. Tập các nhãn được xác định có thể là những giá trị rõ
ràng (các giá trị nằm trong đoạn [1,5]). Và cặp người dùng – sản
phẩm mà người dùng chưa đánh giá sản phẩm là những mẫu huấn
luyện cần được xác định nhãn. Trong phần tiếp theo của chương
sau khi mô tả thuật toán đồng huấn luyện, em sẽ trình bày các
cách tiếp cận lọc cộng tác bằng đồng huấn luyện bao gồm: Lọc
cộng tác bằng phương pháp đồng huấn luyện theo người dùng, lọc
cộng tác bằng phương pháp đồng huấn luyện theo sản phẩm và
phương pháp kết hợp 2 phương pháp trên trên.
2.1
Phương pháp đồng huấn luyện (Co – Training)
2.1.1 Mô tả thuật toán đồng huấn luyện
Thuật toán đồng huấn luyện áp dụng khi tập dữ liệu có sự
phân chia đặc trưng tự nhiên. Quá trình đồng huấn luyện được mô
tả hình thức như sau: Quá trình đồng huấn luyện được thực hiện
như sau [1]. Cho không gian mẫu
=
×
trong đó,
1,
2

8. 7
tương ứng là 2 khung nhìn khác nhau của một mẫu. Mỗi mẫu x đã
cho là một cặp ( 1,
2).
Giả sử rằng mỗi khung nhìn là đầy đủ để
phân loại đúng. Cho D là một phân phối trên , và cho C1, C2 lần
lượt là các lớp khái niệm được định nghĩa tương ứng trên
1,
2.
Giả sử rằng tất cả các nhãn của các mẫu có xác suất khác 0 dưới
là phù hợp với hàm mục đích
mục đích
2C2.
1C1
và cũng phù hợp với hàm
Hay nói cách khác, nếu
biểu thị cho khái niệm
mục đích kết hợp trên toàn bộ mẫu, thì với bất kỳ mẫu
= ( 1,
2)
được quan sát với nhãn ℓ, chúng ta có f(x) = f( ) = f(x ) =
ℓ. Trong thực tế, thì điều này có nghĩa là
sẽ gán xác suất bằng
0 cho bất kỳ mẫu nào mà f(x1)f(x2).
2.2
Quan sát vấn đề lọc cộng tác theo người dùng
Như đã trình bày trong chương 1, phương pháp lọc cộng
tác theo người dùng tính toán mức độ tương tự giữa người dùng
iU trên tập những người dùng Si U có tối thiểu
chung cho các sản phẩm.

S i  j  U : Pi  Pj  

0

rix  ri r jx  rj


xP  Pj
uij  
i
2

rix  ri
r jx  r j

xPi Pj
 xPi  Pj




 
đánh giá
(2.4)
if
j  Si

(2.5)

2
, otherwise
Các nhãn phân loại chắc chắn chỉ được dự đoán từ những người
dùng jSi theo công thức (2.4).

9. 8
 r
rix  ri 

 r j u ij
jx
jK i

(2.6)
u ij
jK i

K i  j  S i : u ij  max
2.3

(2.7)
Quan sát vấn đề lọc cộng tác theo sản phẩm
Tương tự như đối với sản phẩm, phương pháp lọc cộng tác
theo sản phẩm mức độ tương tự giữa sản phẩm xP trên các cột
người dùng.
sản phẩm Cy giao nhau tối thiểu

Cx  y  P : U x U y  

(2.8)
if y  Cx
0

rix  rx riy  ry


i x Uy
U
pxy  
, otherwise
2
2

rix  rx
rix  ry

i x U y
U
 iU x Uy





 
(2.9)

Các nhãn phân loại chắc chắn chỉ được dự đoán từ những người
dùng yCx theo công thức (2.8).
p r
| p |
xy iy
rix 
y K x
(2.10)
xy
yK x

K x  y  C x : p xy  max

(2.11)

10. 9
2.4
Kết hợp giữa các kiểu quan sát
2.4.1 Lọc cộng tác bằng phương pháp đồng huấn luyện theo
người dùng
Phương pháp lọc cộng tác bằng đồng huấn luyện theo
người dùng được thực hiện thông qua các vòng lặp t. Tại bước
khởi tạo t=0, ma trận dự đoán R ( 0)  (rij(0) ) được lấy bằng chính ma
trận đánh giá ban đầu R=(rij). Quá trình huấn luyện được thực hiện
như trong bảng 2.3
Bảng 2.3 Thuật toán lọc cộng tác bằng phương pháp đồng huấn
luyện theo người dùng
Đầu vào: Khởi tạo ma trận đánh giá
Đầu ra : Ma trận dự đoán
(
R0 (rij0))  (rij)
 .
(
R(t )  rij t )
Các bước tiến hành:
1. Khởi tạo số bước lặp ban đầu: t0;
2. Bước lặp:
Repeat
2.1. Huấn luyện theo người dùng:
a) Tìm
(
S i(t ) , uijt ) theo công thức (2.4), (2.5).
b) Tìm
K i(t ) theo công thức (2.7).
(t )
c) Dự đoán rix theo công thức (2.6).
2.2. Huấn luyện theo sản phẩm:
a) Tìm
(
C xt ) , p (t ) theo công thức (2.8), (2.9).
xy
b) Tìm
(t
Kx )
theo công thức (2.11).
(t )
c) Dự đoán rix theo công thức (2.10).
2.3. Tăng bước lặp: tt+1;
Until Converges: không có nhãn phân loại nào được bổ sung vào ma trận dự đoán

11. 10
2.4.2 Lọc cộng tác bằng phương pháp đồng huấn luyện theo
sản phẩm
Gần giống với lọc cộng tác bằng phương pháp đồng huấn
luyện theo sản phẩm, phương pháp này chỉ có một điểm khác
trong quá trình huấn luyện đó là thứ tự thực hiện huấn luyện, quá
trình huấn luyện theo sản phẩm sẽ được thực hiện trước quá trình
huấn luyện theo người dùng. Phương pháp này được mô tả hình
thức trong bảng 2.4 như sau:
Bảng 2.4 Thuật toán lọc cộng tác bằng phương pháp đồng huấn
luyện theo sản phẩm.
Đầu vào: Ma trận đánh giá
Đầu ra : Ma trận dự đoán
(
R0 (rij0))  (rij) .
 .
(
R(t )  rij t )
Các bước tiến hành:
1. Khởi tạo số bước lặp ban đầu: t1;
2. Bước lặp:
Repeat
2.1. Huấn luyện theo sản phẩm:
a) Tìm
(
C xt ) , p (t ) theo công thức (2.8), (2.9).
xy
b) Tìm
(t
Kx )
theo công thức (2.11).
(t )
c) Dự đoán rix theo công thức (2.10).
2.2. Huấn luyện theo người dùng:
a) Tìm
(
S i(t ) , uijt ) theo công thức (2.4), (2.5).
b) Tìm
K i(t ) theo công thức (2.6).
(t )
c) Dự đoán rix
theo công thức (2.7).
2.3. Tăng bước lặp: tt+1;
Until Converges : không có nhãn phân loại nào được bổ sung vào ma trận dự
đoán

12. 11
2.5
Ví dụ minh họa
Ví dụ, xem xét bài toán lọc cộng tác với ma trận đánh giá R = (rij)
trong hệ gồm 5 người dùng U = {u1, u2, u3, u4, u5} và 7 sản phẩm
P = {p1, p2, p3, p4, p5, p6, p7,}. Mỗi người dùng đều đưa ra các
đánh giá của mình về các sản phẩm theo thang bậc {, 1, 2, 3, 4,
5}. Giá trị rij= được hiểu là người dùng ui chưa đánh giá hoặc
chưa bao giờ biết đến sản phẩm pj. Các giá trị r5,1 =? là sản phẩm
hệ thống cần dự đoán cho người dùng u5
Bảng 2.5 Ma trận đánh giá của lọc cộng tác
Người
dùng
Sản phẩm
u1
4
u1 4
u1 4
u1 4
u2
4
u2 4
u2 4
u2 4
u3

u3  u3  u3 
u4

u4  u4  u4 
u5
?
u5 ?
p1
p1
p1
u5 ?
p1
u5 ?
Ví dụ tập với người dùng đã cho trong Bảng 2.5, thực hiện huấn
luyện theo người dùng ta tìm được K1={u2}, K2={u3}, K3={u2}.
Và các giá trị dự đoán chắc chắn sẽ được điền cho u1 là r13=5,
r14=5. Giá trị dự đoán chắc chắn sẽ được điền cho u2 là r26=2. Giá
trị dự đoán chắc chắn sẽ được điền cho u3 là r31=1, r35=4.

13. 12
Bảng 2.6 Ma trận đánh ước lượng theo người dùng
Người
dùng
Sản phẩm
p1
p2
p3
p4
p5
p6
p7
u1
4
2
5
5
3

5
u2
4

5
5
4
2
5
u3
4

5
5
4
2
4
u4

3
5
5
2


u5
?
5

?
?
4
4
Với K1={p5}, K3={p7}, K7={p3,p4} thì các giá trị dự đoán chắc
chắn sẽ được điền cho p1 là r41 = 2, cho p5 là r53=4 cho p7 là r47=5.
Bảng 2.7 Ma trận đánh ước lượng theo sản phẩm
Sản phẩm
Người
dùng
p1
p2
p3
p4
p5
p6
p7
u1
4
2
5
5
3

5
u2
4

5
5
4
2
5
u3
4

5
5
4
2
4
u4
2
3
5
5
2

5
u5
?
5
4
?
?
4
4
Như vậy, quá trình lọc cộng tác bằng đồng huấn luyện với 1 bước
lặp đã bổ sung được các giá trị đánh giá còn thiếu vào tập dữ liệu
huấn luyện.

14. 13
Chương 3 – THỬ NGHIỆM VÀ ĐÁNH GIÁ
Việc cài đặt 3 thuật toán đã được nêu ra ở các phần trước
sẽ được trình bày trong chương này; đó là thuật toán lọc cộng tác
dựa theo người dùng, lọc cộng tác dựa theo sản phẩm và lọc cộng
tác bằng phương pháp đồng huấn luyện. Các kết quả được xác
định và so sánh dựa trên 3 độ đo: độ nhạy, độ tính xác và Fmeasure.
3.1
3.1.1
Dữ liệu thử nghiệm
Mô tả tập dữ liệu kiểm thử
Với các thử nghiệm, chúng ta sử dụng tập dữ liệu
Movielens của nhóm nghiên cứu GroupLens. Tập dữ liệu
Movielens chứa các dữ liệu đánh giá rõ ràng cho các phim. Bao
gồm 100000 đánh giá được thực hiện bởi 943 users trên 1682
items .Các phim nhận giá trị đánh giá trong khoảng từ 1 đến 5. Dữ
liệu này đã được lọc, với những người dùng có ít hơn 20 đánh giá
hoặc không có thông tin đầy đủ sẽ được loại bỏ khỏi tập dữ liệu vì
thế mỗi người dùng đã đánh giá ít nhất là 20 phim.
3.1.2 Thiết lập các tham số kiểm thử
Vì chúng ta tập trung vào hiệu năng của các phương pháp
trong giai đoạn bắt đầu, khi chỉ có một số lượng nhỏ các đánh giá
có sẵn, nên các thuật toán sẽ thực hiện thử nghiệm theo 3 tập dữ
liệu nhỏ hơn A, B và C được tạo từ các bộ dữ liệu u1.base, u2.
base,u3.base và u1.test, u2.test, u3.test. Mô tả các tập dữ liệu được
trình bày trong bảng 3.2.

15. 14
Bảng 3.2 Thiết lập các tham số kiểm thử
Dataset
Số người dùng
Số sản phẩm
Số các đánh giá đã
thực hiện
A
30
30
126
B
50
60
325
C
70
50
318
 Thuật toán lọc cộng tác dựa trên người dùng: kiểm tra sự
đúng đắn của cài đặt thuật toán sử dụng ba kích thước hàng
xóm K = 3. Và kiểm nghiệm với các tập 20 người dùng – 20
sản phẩm, 50 người dùng – 60 sản phẩm, 70 người dùng – 50
sản phẩm trên tập dữ liệu MovieLens
 Thuật toán lọc cộng tác dựa trên sản phẩm thiết lập tham số
giống thuật toán lọc cộng tác dựa theo người dùng
 Thuật toán lọc cộng tác bằng phương pháp đồng huấn luyện
dựa trên người dùng, thuật toán lọc cộng tác bằng phương
pháp đồng huấn luyện dựa trên sản phẩm và thuật toán kết
hợp sẽ được thực hiện với những thiết định giống với 2 thuật
toán lọc cộng tác ở trên.
3.2
Phương pháp thử nghiệm
Trước tiên, toàn bộ dữ liệu thử nghiệm được chia thành hai
phần, một phần Utr được sử dụng làm dữ liệu huấn luyện, phần
còn lại Ute được sử dụng để kiểm tra. Tập Utr chứa 80% đánh giá
và tập Ute chứa 20% đánh giá. Dữ liệu huấn luyện được sử dụng

16. 15
để xây dựng mô hình theo thuật toán mô tả ở trên. Với mỗi người
dùng i thuộc tập dữ liệu kiểm tra, các đánh giá (đã có) của người
dùng được chia làm hai phần Oi và Pi. Oi được coi là đã biết, trong
khi đó Pi là đánh giá cần dự đoán từ dữ liệu huấn luyện Oi.
3.2.1
Độ đo
Ba độ đo chính được sử dụng trong thử nghiệm thuật toán
là độ chính xác, độ nhạy và F – measure. Ba độ đo này được tính
theo các công thức sau:
Precision (tính chính xác) là phần trăm số sản phẩm được tư vấn
là chính xác[7]
Pr ecision 
| S1  S 2 |
| S1 |
(3.2)
Recall là phần trăm số sản phẩm chính xác được tư vấn [7]
Re call 
| S1  S 2 |
S2
(3.3)
F – measure là kết hợp của độ chính xác và recall và tường được
sử dụng vì nó dể để tối ưu do có sự mâu thuẫn giữa độ nhạy và
độ chính xác:
F  measure 
2  Pr ecision  Re call
Pr ecision  Re call
(3.4)

17. 16
3.2.2 Mô tả cài đặt thuật toán lọc cộng tác dựa theo người
dùng
Để đưa ra dự đoán về một sản phẩm x, giả sử rằng vector
đầu vào chứa tất cả các sản phẩm trong tập dữ liệu khác x. Một vài
người dùng chưa đánh giá cho một số sản phẩm nào đó, vì vậy ma
trận khoảng cách có thể chỉ được tính thông qua các sản phẩm mà
người dùng tích cực i và mỗi người dùng j trong tập dữ liệu đã
cùng đánh giá.
Trong thử nghiệm này, khoảng cách sẽ được tính theo độ
tương quan Pearson:
0

 rix  ri r jx  r j


xPi  Pj
uij  
2

 rjx  rj
  rix  ri
xPi  Pj
 xPi  Pj





if
j  Si



2
, otherwise
Giao diện cài đặt chương trình kiểm thử

18. 17
Hình 3.1 Thiết định kiểm thử
Hình 3.2 Cài đặt kiểm thử thuật toán lọc cộng tác theo người dùng

19. 18
3.2.3 Mô tả cài đặt thuật toán lọc cộng tác dựa theo sản
phẩm
Tương tự, với thuật toán lọc cộng tác dựa theo sản phẩm,
dự đoán đánh giá của người dùng i cho về một sản phẩm x sẽ
được dựa trên những đánh giá của người dùng i cho các sản phẩm
y tương đồng với sản phẩm x. Độ tương quan Pearson tính theo
phương trình:
if y  Cx
0

rix  rx riy  ry


iUx U y
pxy  
, otherwise
2
2

rix  rx
rix  ry

iUx U y
 iU x U y




 


Giao diện cài đặt chương trình kiểm thử
Hình 3.3 Cài đặt kiểm thử thuật toán lọc cộng tác theo sản phẩm

20. 19
3.2.4 Mô tả cài đặt thuật toán bằng phương pháp đồng huấn
luyện
Việc thực hiện cài đặt thuật toán lọc cộng tác bằng phương
pháp đồng huấn luyện sẽ thực hiện theo 2 cách tiếp cận là: lọc
cộng tác bằng phương pháp đồng huấn luyện dựa theo người dùng
và lọc cộng tác bằng phương pháp đồng huấn luyện dựa theo sản
phẩm. Điểm khác biệt cơ bản giữa 2 cách tiếp cận này đó chính là
thứ tự thực hiện quá trình huấn luyện theo người dùng và huấn
luyện theo sản phẩm. Cụ thể, thuật toán sẽ được thực hiện theo thủ
tục đã được trình bày chi tiết trong bảng 2.3 và bảng 2.4. Giao
diện cài đặt chương trình kiểm thử:
Hình 3.4 Cài đặt kiểm thử thuật toán lọc cộng tác bằng phương
pháp đồng huấn luyện

21. 20
3.3
Kết quả thử nghiệm
Các kết quả kiểm thử của cài đặt các thuật toán được tổng
hợp trong bảng 3.3 dưới đây.
Bảng 3.3 Bảng kết quả kiểm thử các thuật toán lọc cộng tác
Tập dữ liệu
Phương pháp
A
B
C
Độ nhạy
0.953
0.928
0.987
Độ chính xác
0.844
0.856
0.86
F - measure
0.895
0.89
0.919
Độ nhạy
0.153
0.157
0.097
Độ chính xác
0.255
0.241
0.205
F - measure
0.191
0.19
0.123
Độ nhạy
0.988
0.942
0.978
Độ chính xác
0.857
0.856
0.86
F - measure
0.918
0.897
0.919
Độ nhạy
0.388
0.277
0.342
Độ chính xác
0.337
0.256
0.298
F - measure
0.361
0.266
0.318
Độ đo
Lọc cộng tác theo
người dùng
Lọc cộng tác theo
sản phẩm
Lọc cộng tác bằng
phương pháp đồng
huấn luyện theo
người dùng
Lọc cộng tác bằng
phương pháp đồng
huấn luyện theo sản
phẩm

22. 21
3.4
So sánh và đánh giá
Trong thử nghiệm ban đầu, các phương pháp lọc cộng tác
dựa theo người dùng, lọc cộng tác dựa theo sản phẩm và phương
pháp mới lọc cộng tác bằng phương pháo đồng huấn luyện được
so sánh qua các kết quả thử nghiệm. Các kiểm thử được thực hiện
ở 3 thuật toán với các tập dữ liệu có độ lớn khác nhau. Căn cứ vào
các kết quả của kiểm thử thì cách tiếp cận bằng phương pháp đồng
huấn luyện theo người dùng làm việc tốt hơn so với phương pháp
lọc cộng tác theo người dùng và cách tiếp cận bằng phương pháp
đồng huấn luyện theo sản phẩm làm việc tốt hơn so với phương
pháp lọc cộng tác theo sản phẩm. Theo kết quả kiểm thử, cách tiếp
cận bằng phương pháp đồng huấn luyện theo sản phẩm thực hiện
chưa tốt bằng phương pháp lọc cộng tác theo người dùng, điều
này có thể lý giải là do: thứ nhất, số lượng đánh giá chắc chắn mà
quá trình lọc cộng tác theo sản phẩm bổ sung thêm được là ít do
ảnh hưởng của tính thưa thớt dữ liệu đánh giá của tập dữ liệu kiểm
thử. Thứ 2, việc xác định điểm dừng trong cài đặt thuật toán dựa
vào số lượng đánh giá chắc chắn được bổ sung vào trong ma trận
huấn luyện. Trường hợp không có thêm đánh giá nào được bổ
sung thì thuật toán sẽ dừng.

23. 22
KẾT LUẬN
Phương pháp lọc cộng tác bằng phương pháp đồng huấn
luyện, đã được trình bày trong báo cáo này, là một cách tiếp cận
mới; nó kết hợp 2 cách quan sát: quan sát theo người dùng và
quan sát theo sản phẩm để huấn luyện bộ dữ liệu đánh giá. Trong
đó, quá trình quan sát theo người dùng sẽ bổ sung được các nhãn
phân loại chắc chắn cho quá trình tính toán mức độ tương tự giữa
các cặp sản phẩm. Ngược lại, quá trình quan sát theo sản phẩm
cũng sẽ bổ sung được các nhãn phân loại chắc chắn cho quá trình
tính toán mức độ tương tự giữa các cặp người dùng. Bằng cách
này, phương pháp đảm bảo rằng, trong trường hợp dữ liệu đầu vào
thưa thớt đánh giá thì hệ thống vẫn có thể đưa ra được các tư vấn
có ích.
Trong thử nghiệm ban đầu, các phương pháp lọc cộng tác
dựa theo người dùng, lọc cộng tác dựa theo sản phẩm và phương
pháp mới lọc cộng tác bằng phương pháp đồng huấn luyện được
so sánh qua các kết quả thử nghiệm dựa trên 3 độ đo cơ bản là độ
nhạy, độ chính xác và F – measure. Các kiểm thử được thực hiện
ở 3 thuật toán với các tập dữ liệu có độ lớn khác nhau. Căn cứ vào
các kết quả của kiểm thử thì cách tiếp cận lọc cộng tác bằng
phương pháp đồng huấn luyện làm việc tốt hơn các cách tiếp cận
lọc cộng tác thuần túy. Đặc biệt, trong các trường hợp thưa thớt
đánh giá.
Tuy nhiên, qua kết quả kiểm thử cho thấy rằng trong một
số trường hợp phương pháp lọc cộng tác bằng đồng huấn luyện

24. 23
cũng không đem lại lợi ích cho tư vấn. Vì vậy, một số hướng
nghiên cứu xa hơn cần được thực hiện, đó là, thứ nhất việc thực
hiện trên 2 khung nhìn người dùng và sản phẩm, trong một số
trường hợp nó có thể làm giảm hiệu năng của thuật toán. Thứ 2,
vấn đề xác định quá trình theo người dùng hay quá trình theo sản
phẩm thực hiện trước với từng hệ thống cụ thể để đem lại lợi ích
cao nhất từ việc sử dụng dữ liệu chưa có đánh giá với hiệu năng
tốt nhất. Thứ 3, sự cân bằng giữa dữ liệu có nhãn và chưa có nhãn
để phương pháp đạt kết quả tốt nhất.