= Gioi thieu =
Cung voi su phat trien cua thuong mai đien tu cung nhu tuong tac truc tuyen cua con nguoi trong giai đoan hien nay, he thong goi y đa đuoc nghien cuu va ung dung mot cach manh me va mang lai loi ich cho ca nguoi cung cap dich vu va nguoi su dung dich vu. Y tuong đang sau mot he thong goi y la su dung cac du lieu thu thap đuoc tu nguoi dung va du đoan, goi y cho nguoi dung nhung san pham, tinh nang, dich vu ma nguoi dung co the thich, tu đo nang cao đuoc chat luong dich vu va thu lai loi nhuan. Đoi tuong ma he thong goi y huong đen đuoc goi la user, con san pham ma he thong đua ra goi y goi la item. Do đo, he thong goi y thuong dua tren tuong tac trong qua khu giua user va item đe tao nen du đoan trong tuong lai. (Co mot ngoai le la truong hop cua  knowledge-based recommender systems, he thong goi y se dua vao nhung yeu cau cu the cua user thay vi dua vao du lieu trong qua khu cua user đe đua ra du đoan. Chung ta se noi đen  knowledge-based recommender systems trong nhung bai sau)


= Muc tieu cua he thong goi y =
Truoc khi ban luan ve muc tieu cua he thong goi y, chung ta se noi ve mot so mo hinh khac nhau cua he thong goi y co the đuoc xay dung. Co hai mo hinh chinh:

Prediction version (phien ban du đoan): Cach tiep can đau tien dung đe du đoan gia tri rating cho mot cap user-item. Gia su chung ta co mot tap du lieu ve muc đo quan tam cua m nguoi dung (user) len n san pham (item), tuong ung voi mot ma tran $\textit{m × n}$, trong đo phan tu o hang i, cot j the hien gia tri rating cua user thu i len item thu j. Viec can lam cua chung ta la lap đay cac gia tri con trong trong ma tran, hay noi cach khac, chung ta se du đoan gia tri rating cua user len items ma user đo chua rate. Bai toan nay con đuoc goi la bai toan hoan thanh ma tran, boi vi ma tran ban đau ma chung ta co đuoc la ma tran chua đay đu gia tri, nhung gia tri con lai se đuoc du đoan bang cach su dung cac thuat toan.
Ranking version (phien ban xep hang): Trong thuc te, thuc su chung ta khong can thiet phai du đoan tat ca cac gia tri ratings cua user len items đe đua ra goi y cho user. Thay vao đo, chung ta chi can goi y top-k items phu hop nhat cho user, hoac xac đinh top-k users phu hop nhat voi item. Thong thuong, viec goi y k items cho user la pho bien hon, mac du phuong phap đe giai quyet hai van đe nay la hoan toan tuong tu nhau.
Trong mo hinh thu hai, gia tri ratings du đoan đuoc la khong quan trong. Mo hinh thu nhat pho bien hon trong thuc te, boi vi mo hinh thu hai co the đuoc giai quyet thong qua viec xu ly mo hinh thu nhat. Tuy nhien, trong nhieu truong hop, se la de dang hon va tu nhien hon neu thiet ke va xay dung mo hinh thu hai mot cach truc tiep.
Trong kinh doanh, viec tang doanh so ban hang hay tang loi nhuan la nhiem vu quan trong nhat cua he thong goi y. Bang cach su dung cac thuat toan, he thong goi y mang nhung items thich hop đen su chu y cua users, đieu nay lam tang doanh thu va loi nhuan cho nguoi kinh doanh. Đe thuc hien đuoc nhiem vu nay, he thong goi y phai co mot so muc tieu hoat đong va tieu chi ky thuat nhu sau:

Relevance (Tinh phu hop): Mot muc tieu hoat đong hien nhien nhat cua he thong goi y la goi y items thich hop voi users, do users thuong su dung nhung items ma ho cam thay thu vi va phu hop. Mac du su thich hop la muc tieu chinh cua he thong goi y, nhung neu chi co moi muc tieu nay thi van la chua đu, vi vay chung ta se noi đen mot so muc tieu "hang 2" sau đay, mac du no khong quan trong bang Tinh phu hop, nhung no van mang mot y nghia quan trong va anh huong kha nhieu đen mot he thong goi y đuoc xem la tot.
Novelty (Tinh moi la): He thong goi y thuc su co hieu qua khi no goi y nhung items ma users chua tung thay trong qua khu. Vi du, mot bo phim pho bien voi mot the loai quen thuoc se hiem khi gay an tuong cho user. Viec lap đi lap lai goi y nhung items pho bien cung co the dan toi su giam sut trong su đa dang trong viec "ban" items.
Serendipity: Trong muc tieu nay, items đuoc goi y la mot items khong ngo toi đoi voi user, va vi vay, đay co the đuoc coi la cach goi y mang yeu to may man, trai nguoc voi cac muc tieu goi y truoc đo. Serendipity khac voi Novelty o cho nhung goi y nay thuc su gay ngac nhien voi user, thay vi goi y nhung items ma user chua thay truoc đo. Muc tieu nay co the đuoc su dung trong truong hop ma user đo chi quen thuoc voi mot loai items cu the, ma khong biet đen nhung loai items khac ma co the gay ngac nhien va thich thu đoi voi nhung loai items moi nay. Khong giong voi Novelty, Serendipity tim cach mo rong su goi y đoi voi user. Đay co the coi la mot chien luoc mang tinh lau dai, nham mang đen nhung so thich moi, nhung moi quan tam moi cho users, tu đo co the nang cao đuoc doanh so va loi nhuan.
Mo rong su đa dang trong viec goi y: He thong goi y thuong goi y mot danh sach top-k items. Neu chung qua giong nhau, co the xay ra truong hop ma user co the se khong thich items nao ca, va viec đo hoan toan khong co loi. Mat khac, khi he thong goi y co gang đua ra goi y cac items o nhieu loai khac nhau, kha nang ma user thich it nhat mot item se tang len đang ke, giam đuoc rui ro trong viec gay nham chan cho user voi viec goi y lap đi lap lai nhung san pham qua giong nhau.
Ben canh nhung muc tieu đa đe cap o phia tren, con co nhung muc tieu bo sung khac cung đuoc su dung trong he thong goi y tu ca hai phia nguoi su dung va nguoi cung cap dich vu. Ve phia cua nguoi su dung (users), viec goi y nhung san pham phu hop voi ca nhan co the giup cho users thoa man va cam thay viec goi y cua ben cung cap la thuc su co ich voi minh, tao nen su trung thanh cua users va tang doanh so ban hang. Cung voi đo, ve phia nguoi cung cap dich vu, he thong goi y cung cho phep phan tich đuoc nhu cau cua users va tu đo giup nang cao đuoc trai nghiem cua nguoi dung.


= Mot so vi du ve he thong goi y =


GroupLens Recommender System GroupLens đuoc coi la he thong goi y tien phong, no đuoc xay dung đe goi y cho Usenet news. He thong se thu thap nhung ratings cua nguoi đoc Usenet va su dung chung đe du đoan lieu mot nguoi dung co thich bai bao hay khong truoc khi ho đoc chung. Trong he thong nay, mot so thuat toan "collaborative filtering" đa đuoc su dung. Mot so y tuong sau đo cung đuoc phat trien dua theo he thong nay, nhung y tuong đo ap dung cho sach va phim, voi bo du lieu kha quen thuoc cho nhung nguoi moi bat đau la BookLens va MovieLens.


Amazon Recommender System Amazon cung đuoc coi la mot trong nhung he thong goi tien phong, đac biet la trong thuong mai va he thong goi y đa đuoc su dung rat thanh cong o Amazon. He thong nay su dung đanh gia cua nguoi dung, hanh vi cua nguoi dung va lich su hoat đong cua nguoi dung đe lam du lieu du đoan. Ratings o Amazon co thang điem tu 1 đen 5, con lich su mua hang va lich su hoat đong co the de dang đuoc thu thap bang khi ma user thuc hien đang nhap tren trang web cua Amazon. Nhung goi y cho nguoi dung đuoc hien thi tren trang chu cua Amazon, ngay khi nguoi dung truy cap vao trang web. Trong nhieu truong hop, nhung items đuoc goi y cung đuoc giai thich, vi du nhu trong moi quan he cua san pham đuoc goi y voi nhung san pham ma user đa mua truoc đo.


Facebook Friend Recommendations Facebook thuong goi y cho chung ta ket ban voi nhung nguoi ma chung ta co the quen, nham muc đich tang so luong ket noi tren mang xa hoi. Kieu goi y nay voi muc tieu co chut khac biet so voi he thong goi y san pham. Trong khi he thong goi y san pham truc tiep tao ra loi nhuan cho nguoi cung cap dich vu bang cach tang doanh so san pham ban đuoc, thi trong mang xa hoi, viec goi y ket ban nham tang so luong ket noi tren mang xa hoi va tu đo nang cao trai nghiem cua nguoi dung. Cung voi viec tang đuoc so luong ket noi, loi nhuan thu đuoc tu viec quang cao cung se tang len.


Tham khao Đoc them Sach
Kim Falk (January 2019), Practical Recommender Systems, Manning Publications, ISBN 9781617292705

Bharat Bhasker; K. Srikumar (2010). Recommender Systems in E-Commerce. CUP. ISBN 978-0-07-068067-8. Ban goc luu tru ngay 1 thang 9 nam 2010.
Francesco Ricci; Lior Rokach; Bracha Shapira; Paul B. Kantor, bien tap (2011). Recommender Systems Handbook. Springer. ISBN 978-0-387-85819-7.
Bracha Shapira; Lior Rokach (thang 6 nam 2012). Building Effective Recommender Systems. ISBN 978-1-4419-0047-0. Ban goc luu tru ngay 1 thang 5 nam 2014.
Dietmar Jannach; Markus Zanker; Alexander Felfernig; Gerhard Friedrich (2010). Recommender Systems:An Introduction. CUP. ISBN 978-0-521-49336-9. Ban goc luu tru ngay 31 thang 8 nam 2015.
Bai bao khoa hoc
Prem Melville, Raymond J. Mooney, and Ramadass Nagarajan. (2002) Content-Boosted Collaborative Filtering for Improved Recommendations.  Proceedings of the Eighteenth National Conference on Artificial Intelligence (AAAI-2002), pp. 187–192, Edmonton, Canada, July 2002.
Frank	Meyer. (2012), Recommender systems in industrial contexts. ArXiv e-prints.
Bouneffouf, Djallel (2012), "Following the User's Interests in Mobile Context-Aware Recommender Systems: The Hybrid-e-greedy Algorithm", Proceedings of the 2012 26th International Conference on Advanced Information Networking and Applications Workshops (PDF), Lecture Notes in Computer Science, IEEE Computer Society, tr. 657–662, ISBN 978-0-7695-4652-0, Ban goc (PDF) luu tru ngay 14 thang 5 nam 2014.
Bouneffouf, Djallel (2013), DRARS, A Dynamic Risk-Aware Recommender System (Ph.D.), Institut National des Telecommunications.


Lien ket ngoai Robert M. Bell; Jim Bennett; Yehuda Koren & Chris Volinsky (thang 5 nam 2009). "The Million Dollar Programming Prize". IEEE Spectrum. Ban goc luu tru ngay 11 thang 5 nam 2009. Truy cap ngay 10 thang 12 nam 2018.
Hangartner, Rick, "What is the Recommender Industry?", MSearchGroove, ngay 17 thang 12 nam 2007.
ACM Conference on Recommender Systems
Recsys group at Politecnico di Milano
Data Science: Data to Insights from MIT (recommendation systems)