Movie recommender system using multidimensional and weighted multiple criteria data - Keittima Chapphannarungsri (Chulalongkorn University, 2008)
ในปัจจุบันนี้ ระบบการแนะนำข้อมูลส่วนใหญ่มีการนำ Content-Based Filtering, Collaborative Filtering, Demographic Filtering และ Hybrid Filtering ซึ่งให้ความสำคัญกับผู้ใช้และไอเท็ม มีงานวิจัยมากมายที่ถูกพัฒนาในส่วนของข้อมูลหลายมิติหรือไม่ก็ข้อมูลหลายเกณฑ์ งานวิจัยนี้ได้สร้างระบบการแนะนำข้อมูลที่เพิ่มคุณภาพของการแนะนำข้อมูลโดยผสมผสานทั้งการนำข้อมูลหลายมิติและการนำก็บข้อมูลหลายเกณฑ์มาใช้ โดยใช้วิธีการดังต่อไปนี้ เปลี่ยนวิธีการถ่วงน้ำหนักของข้อมูลหลายเกณฑ์ให้มีความเหมาะสมมากขึ้น, เพิ่มการถ่วงน้ำหนักโดยใช้ความถี่ในการเลือกหนังของผู้ใช้ และ มีการนำข้อมูลหลายมิติเข้ามาใช้ โดยนำการวิเคราะห์การถดถอยเชิงเส้นพหุคูณ มาใช้ในการวิเคราะห์ข้อมูลทางด้านพฤติกรรมของผู้ใช้ระบบ และ จากการทดลองและวัดผล พบว่า ระบบการแนะนำข้อมูลที่ใช้ข้อมูลหลายมิติและข้อมูลหลายเกณฑ์แบบถ่วงน้ำหนักมีความถูกต้องมากกว่าระบบแนะนำข้อมูลแบบผสมที่ใช้กันอยู่ในปัจจุบัน