Phân rã ma trận với yếu tố thời gian trong hệ thống gợi ý - Quyền, Lê Ngọc; Hòa, Nguyễn Hữu; Nghe, Nguyễn Thái (Tạp chí Khoa học Đại học Cần Thơ, 2017)
Bài viết này đề xuất một giải pháp dự đoán sở thích của người dùng dựa trên kỹ thuật phân rã ma trận (Matrix Factorization – MF) có tích hợp yếu tố thời gian trong hệ thống gợi ý (Recommender Systems – RS). Do sở thích của người dùng có thể thay đổi theo thời gian, để kết quả gợi ý có độ chính xác cao hơn chúng tôi đề xuất tích hợp phương pháp dự báo san bằng hàm mũ (Exponential Smoothing - ES) vào mô hình Tensor Factorization với mục tiêu khai thác và tận dụng được các thông tin về thời gian cũng như trình tự (sequence) mà người dùng đã đưa ra phản hồi. Thực nghiệm ban đầu trên các tập dữ liệu chuẩn trong lĩnh vực gợi ý và đánh giá bằng độ đo RMSE (Root Mean Squared Error) đã cho thấy hướng tiếp cận này cho kết quả rất khả quan.