Từ khi những bài báo đầu tiên về lọc công tác được công bố từ những năm 90 của thế kỉ trước, hệ tư vấn đã chứng tỏ được vai trò quan trọng của mình trong c ả hai khía cạnh nghiên cứu và ứng dụng. Chúng ta có thể dễ dàng tiếp cận với các bài báo khoa học liên quan đến từ khóa “Recommender System” trong hơn 8600 kết quả trả về từ máy tìm kiếm GoogleScholar1 với hơn 1100 kết quả cho riêng năm 2009 hoặc sử dụng các ứng dụng tư vấn nổi tiếng như sách trên Amazon2 , phim trên NetFlix3. Các hệ tư vấn hoạt động như một bộ lọc thông tin [8] , nhằm cố gắng đưa ra các thông tin v ề nội dung hoặc thông tin về sản phẩm (như phim, sách, website, tin tức, ) có nhiều khả năng thuộc được người dùng quan tâm. Thông thường, một hệ tư vấn so sánh mối quan tâm của người dùng (trong khóa luận, hai khái niệm mối quan tâm người dùng hay sở thích người dùng có thể được sử dụng thay thế cho nhau) với một vài đặc trưng tham chiếu để đưa ra các ước lượng đánh giá cho các sản phẩm. Các đặc trưng này có thể đến từ các thông tin của sản phẩm (hướng tiếp cận lọc dựa trên nội dung) hoặc từ môi trường xã hội người dùng (hướng tiếp cận lọc cộng tác). Mặc dù các hệ thống tư vấn đã được nghiên cứu từ khá lâu, và đã có nhiều ứng dụng chứng minh được tính hiệu quả của các hệ thống tư vấn trên thế giới, các nghiên cứu về lĩnh vực này ở Việt Nam còn hạn chế. Mong muốn phát triển một hệ thống tư vấn, khóa luận tập trung vào xây dựng một hệ thống tư vấn các tin tức tiếng Việt. Ngày nay, khái niệm “báo điện tử” cũng như việc đọc tin tức điện tử đã không còn xa lạ với đa số người dân Việt Nam. Những thống kê trong gần đây trên BaoMoi4 về số lượt người sử dụng internet để xem các tin tức điện tử hiện nay đang cho thấy nhu cầu ngày một tăng của xã hội trong lĩnh vực truyền thông này. Tuy nhiên, một vấn đề còn tồn tại hiện nay đó là trong khi có quá nhiều tin tức mỗi ngày được cập nhật, người dùng giường như bị chìm ngập trong biển thông tin mà vẫn không tìm ra được các thông tin phù hợp, đó chính là môi trường cho các lĩnh vực liên quan đến tư vấn tin tức phát triển. Nắm bắt được nhu cầu này , khóa luận đề xuất một giải pháp tư vấn các nội dung thông tin liên quan đến ngữ cảnh tiếp nhận thông tin hiện tại của người sử dụng, qua đó mong muốn cung cấp được những chỉ dẫn đúng, nhanh chóng, và không có các phiền toái từ việc phải đăng kí hay cung cấp các thông tin cá nhân. Nội dung chính của khóa luận được chia làm 4 phần:  Chương 1. Các hệ thống tư vấn: Trình bày các khái niệm, các thuật ngữ, các kĩ thuật liên quan đến hệ thống tư vấn. Các ưu và nhược điểm của các kĩ thuật này cũng được trình bày chi tiết hơn trong các mục 1.2 và 1.3.  Chương 2. Mô hình hóa sở thích người dùng cho các hệ tư vấn dựa trên nội dung: Giới thiệu về bài toán xây dựng sở thích người dùng, các thông tin được sử dụng để phân tích và một số kĩ thuật mô hình sở thích người dùng.  Chương 3. Mô hình: Trình bày đề xuất xây dựng sở thích người dùng dựa trên phân tích chủ đề ẩn phổ biến và các thực thể, và áp dụng của mô hình này vào hệ thống tư vấn tin tức.  Chương 4. Thực nghiệm và đánh giá: Trình bày một số kết quả đánh giá ban đầu.