سیستم توصیه گر فیلم فیلتر اشتراکی مبتنی بر ضریب همبستگی بین کاربران و محاسبه میانگین وزنی امتیازات با دقت بالا
سال انتشار: 1400
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: فارسی
مشاهده: 107
فایل این مقاله در 10 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_AICTI-14-51_015
تاریخ نمایه سازی: 29 آذر 1402
چکیده مقاله:
سیستم های توصیه گر، وظیفه راهنمایی و هدایت کاربر جهت انتخاب بهینه آیتم ها، مطابق با علائق و سلیقه های آنها را بر عهده دارند. علی رغم حدود سه دهه سابقه تحقیقات بر روی سیستم های توصیه گر، ولی موضوع مذکور هنوز یکی از چالش های تحقیقاتی به روز می باشد. این سیستم ها با شخصی سازی پیشنهادات، باعث صرفه جویی در وقت و افزایش رضایت کاربران می گردند. این سیستم ها در اغلب سایت های معتبر خارجی و داخلی مورد استفاده قرار گرفته اند. در سیستم های توصیه گر، مهم ترین و پرکاربردترین روش پالایش داده ها، روش پالایش اشتراکی می باشد. در این مقاله نسبت به پیاده سازی سه سیستم توصیه گر فیلتر اشتراکی مبتنی بر محاسبه ضریب همبستگی بین کاربران، انتخاب تعداد بهینه همسایه ها و محاسبه امتیازات وزنی اقدام شده و بهترین روش با کمترین خطا به عنوان مدل مورد نظر انتخاب شده است. ورودی سیستم داده های تحقیقاتی مووی لنز با حدود ۱۰۰ هزار امتیاز می باشد. روش بکار رفته نسبت به آخرین مقاله ای که از روش همبستگی ترکیبی استفاده کرده است ۳/۲۹ درصد مقدار خطای RMSE را بهبود می بخشد.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
مجید قلی پور
استادیار دانشکده برق و رایانه،واح