Ngày nhận bài: 03-07-2025 / Ngày xuất bản: 03-07-2025
Hệ gợi ý (Recommender System) là công cụ được thiết kế nhằm cung cấp những khuyến nghị hữu ích về sản phẩm, dịch vụ,…cho người dùng. Hệ gợi ý dựa trên dữ liệu về mối quan hệ giữa người dùng, sản phẩm và các hành vi của người dùng trong quá khứ đối với sản phẩm để đưa ra những gợi ý thông minh, phù hợp với sở thích của từng khách hàng. Hệ gợi ý giúp khách hàng nhanh chóng định vị được những sản phẩm họ quan tâm để từ đó đưa ra quyết định đúng đắn khi mua sắm online. Trong bài báo này, chúng tôi trình bày tổng quan một số phương pháp gợi ý, đánh giá điểm mạnh, điểm yếu, so sánh hiệu quả thực hiện của mỗi phương pháp. Chúng tôi chỉ ra lợi ích mà các hệ gợi ý mang lại cho thương mại điện tử, đồng thời nêu ra những thách thức và giải pháp khắc phục. Kết quả thực nghiệm của chúng tôi trên 4 tập dữ liệu chuẩn (Movielens, Epinions, BookCrossing, LastFM) cho thấy mỗi phương pháp đều có những ưu điểm và hạn chế riêng, không có phương pháp nào là tốt nhất trên tất cả các tiêu chí. Ngoài ra, chúng tôi cũng đưa ra quy trình chung để xây dựng hệ gợi ý trong các website thương mại và thực hiện tích hợp các kỹ thuật hệ gợi ý trong website thương mại điện tử khắc phục vấn đề người dùng mới, sản phẩm mới (vấn đề này còn gọi là “Cold start problem”) của các phương pháp gợi ý cá nhân hóa.
