سیستم توصیه گر فیلم ابتکاری با استفاده از روش تجزیه ماتریس به مقادیر منفرد با ابعاد کاهش یافته تکرار شده
- سال انتشار: 1400
- محل انتشار: فصلنامه مطالعات مدیریت کسب و کار هوشمند، دوره: 10، شماره: 38
- کد COI اختصاصی: JR_IMS-10-38_006
- زبان مقاله: فارسی
- تعداد مشاهده: 326
نویسندگان
دانشجوی دکتری گروه مدیریت سیستم های اطلاعاتی، واحد قزوین، دانشگاه آزاد اسلامی، قزوین، ایران.
دانشیار گروه مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت، دانشگاه تهران، تهران، ایران.نویسنده مسئول: Fatemeh Saghafi, fsaghafi@ut.ac.ir
استادیار دانشکده برق و رایانه، دانشگاه آزاد اسلامی واحد قزوین، قزوین، ایران.
چکیده
سیستم های توصیه گر یکی از ضروری ترین ابزارهای هوشمندسازی تجارت الکترونیک است. این سیستم ها با انواع مختلف روش های فیلترکردن داده ها و داده کاوی، قادر به انتخاب و ارایه بهترین پیشنهادات از بین انبوه موارد قابل انتخاب برای مشتریان هستند. در بین روش های متنوع سیستم های توصیه گر، فیلترهای اشتراکی پرکاربردترین روش برای ارایه پیشنهادات است. فیلترهای اشتراکی دامنه وسیعی از الگوریتم ها را شامل می شود و در این بین، روش تجزیه ماتریس به مقادیر منفرد یکی از مدل های پیشرفته در فیلتر اشتراکی است. در این مقاله به ارایه مدلی بهینه شده از سیستم توصیه گر فیلم مبتنی بر روش تجزیه مقادیر منفرد پرداخته شده که ضمن کاهش ابعاد ماتریس و کاهش حجم محاسبات و حافظه، با روش تکرار جاگذاری، دارای دقت مناسب نسبت به روش تجزیه ماتریس به مقادیر منفرد ساده و سایر روش های دیگر است. برای این پژوهش از مجموعه دیتاست های ۱۰۰ هزار امتیازی مووی لنز و از برنامه نویسی پایتون استفاده شده است. ارزیابی میزان خطا با روش های جذر میانگین مربعات خطا و میانگین قدر مطلق خطا، نشان از بهبود مناسب نسبت به روش های مشابه در مراجع دیگر دارد.کلیدواژه ها
سیستم های توصیه گر, فیلتر اشتراکی, تجزیه مقادیر منفرد, پیش بینی امتیازاتاطلاعات بیشتر در مورد COI
COI مخفف عبارت CIVILICA Object Identifier به معنی شناسه سیویلیکا برای اسناد است. COI کدی است که مطابق محل انتشار، به مقالات کنفرانسها و ژورنالهای داخل کشور به هنگام نمایه سازی بر روی پایگاه استنادی سیویلیکا اختصاص می یابد.
کد COI به مفهوم کد ملی اسناد نمایه شده در سیویلیکا است و کدی یکتا و ثابت است و به همین دلیل همواره قابلیت استناد و پیگیری دارد.