Hệ thống tư vấn với phân vùng không gian Balltree : - Mai, Thị Cẩm Nhung (Trường Đại học Cần Thơ, 2020)
Trong luận văn này, chúng tôi trình bày một mô hình tư vấn với độ đo mới - hệ tư vấn với phân vùng không gian balltree. Mô hình tư vấn đã được ứng dụng rộng rãi trong nhiều lĩnh vực ở nhiều mô hình khác nhau, ví dụ các ứng dụng hỗ trợ nhà bán lẻ trực tuyến và các trang web chia sẻ video. Chúng tôi muốn áp dụng cấu trúc cây trong giai đoạn tìm kiếm k người dùng lân cận gần nhất để tăng hiệu quả trong hệ tư vấn. Các bước xây dựng cây, tìm kiếm người dùng lân cận dựa theo cấu trúc cây đã được nêu ra ở các kịch bản thực nghiệm trong luận văn. Tiếp đến là gợi ý cho người dùng và đánh giá hệ tư vấn. Ngoài ra, luận văn còn đánh giá hệ tư vấn đã thực hiện, so sánh kết quả hệ tư vấn dựa theo phân vùng không gian balltree với hệ tư vấn sử dụng đối số mặc định. Kết quả cho thấy hệ tư vấn trong luận văn có giá trị khả quan hơn. Dữ liệu được sử dụng trong luận văn là tập dữ liệu Movielens 100k, một hệ thống đề xuất phim trên nền tảng web và là nguồn dữ liệu quan trọng cho các nghiên cứu.