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隱性回饋

在文檔中 朝陽科技大學 資訊管理系 (頁 44-47)

第三章 研究方法

3.3 知識庫推薦

3.3.3 隱性回饋

我們透過使用者的點歌來做回饋與評比,持續不斷的修正系統參 數。使用者透過每次的點歌即為一次回饋。根據每一次的點歌回饋,不 管是使用者主動搜尋歌曲還是透過我們的推薦來點歌,將這些分數累積 到使用者資訊檔中。如此不斷地回饋資訊將可修正我們的參數愈趨正 確,而且對於興趣改變的使用者可以獲得正確的推薦,透過知識庫形成 的推薦將愈來愈精確。

在我們的系統中有二種回饋機制,以符合多變的使用者群的個性,

形成適性化的推薦。使用者點選回饋的方式有二種︰

1.回饋機制一︰使用者主動點選

透過使用者主動點歌,例如利用新進歌曲點歌後再選擇想要點唱的 新進歌曲。這種回饋對於符合的規則來講也是一種計分的回饋。我們必 須把此記錄也記錄到使用者資訊檔中。例如利用新進歌曲點歌,可以對 應 到 我 們 的 規 則 1, if New_song_is_prefer, then add new_song to recommend list,就可以把規則 1 增加一分,那麼使用者資訊檔內的資 料將從未尚回饋的表8 轉換成透過主動點選後的表 9。

表 8. 尚未回饋前的使用者資訊檔中 M1 的記錄 Member\Rule R1 R2 R3 R4 R5

M1

20

50 10 0 20

表 9. 透過使用者主動點選後M1在使用者資訊檔的記錄 Member\Rule R1 R2 R3 R4 R5

M1

21

50 10 0 20

2.回饋機制二︰使用者接受推薦點選

由專家系統所形成的知識庫推薦清單,包含了個人化的法則,每一 個使用者的推薦歌曲皆不一樣。我們必須判斷使用者點選了由哪一條法 則所篩選出來的歌曲進行回饋。每一次的點歌皆為一次回饋,若該首歌 被重複點唱,則被重複回饋,分數也將累積。

假設系統對某會員的推薦清單如下圖所示,一共有 10 首歌曲,符

合規則 1 中的歌曲有 3 首,符合規則 2 的歌曲有 2 首,符合規則 4 的 歌曲有5 首。

圖 14. 使用者接受推薦點選的回饋機制

以點唱 10 次來講,歌曲 11、22、42、45、47、48分別被點唱過一次 或數次,因此,我們將點選次數回饋到使用者資訊檔中。

舉例來說,在規則1 中,點唱過歌曲 11,表示透過規則1 推薦的有 三首,使用者點唱這三首中的一首歌曲11,並且唱了4 次。每點歌一次 即回饋一次,增加一分到規則1 裡,因此規則 1 一共增加了 4 分。

以規則2 來講,歌曲 22被點唱過 2 次,則每點歌一次即回饋一次,

增加一分到規則2 裡,因此規則 2 一共增加了 2 分。

以規則 4 來講,歌曲 42、45、47、48分別被點唱過 1 次,則每點歌 一次即回饋一次,因此規則4 一共增加了 4 分。

在使用者資訊檔中的記錄,將由表8 變成表 10。即,由 R1由20 分

增加 4 分為 24 分;R2由 50 分增加 2 分為 52 分;R3 不改變計分;R4 由0 分增加 4 分為 4 分;R5 不改變計分。新的使用者資訊檔如下表 10 所示。

表 10. 透過知識庫推薦點歌後 M1在使用者資訊檔的記錄 Member\Rule R1 R2 R3 R4 R5

M1

24 52 10 4

20

假設某首歌曲在 R1 以及 R2 的推薦清單中都有出現,則將同時對 R1以及 R2回饋計分。

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