کاربرد یادگیری عمیق در بهبود سیستم های توصیه گر مبتنی بر محتوای کاربر

سیستم های توصیه گر مبتنی بر متن با استفاده از مدل های یادگیری عمیق تحولی چشمگیر در ارائه پیشنهادات شخصی سازی شده ایجاد کرده اند. این سیستم ها با تحلیل داده های متنی از جمله نظرات کاربران، توضیحات محصولات و مقالات، توانسته اند به بهبود تجربه کاربری و دقت پیشنهادات کمک کنند. یادگیری عمیق، به ویژه مدل های ترانسفورمر مانند BERT و RoBERTa، با توانایی استخراج روابط معنایی پیچیده و پردازش حجم بالای داده ها، دقت پیشنهادات را به طور قابل توجهی افزایش داده اند. این مدل ها قادر به تحلیل داده های متنی غیرساختاریافته بوده و توانایی درک زمینه و معنای کلمات را در موقعیت های مختلف دارند. به طور ویژه، مدل های ترانسفورمر به دلیل توانایی در پردازش متون چندزبانه، تحولی در سیستم های توصیه گر جهانی ایجاد کرده اند. با این حال، استفاده از این مدل ها با چالش هایی نظیر پیچیدگی محاسباتی، نیاز به داده های با کیفیت بالا، مسائل حریم خصوصی و تحلیل داده های متنی در زبان های مختلف مواجه است. این مقاله به بررسی تاثیر این مدل ها بر سیستم های توصیه گر مبتنی بر متن، کاربردهای آن ها، و چالش های موجود پرداخته است. همچنین، به عنوان کارهای آینده، به بهبود مدل های چندزبانه، استفاده از یادگیری انتقالی و ادغام داده های غیرمتنی مانند تصاویر و ویدئوها برای ارتقاء دقت سیستم های توصیه گر اشاره شده است. در نهایت، این تحقیق به نقش کلیدی یادگیری عمیق در پیشرفت سیستم های توصیه گر مبتنی بر متن پرداخته و انتظار می رود که این سیستم ها با توجه به توسعه های آینده، قادر به ارائه پیشنهادات دقیق تر و کارآمدتر برای کاربران باشند.

کلیدواژه ها:

سیستم های توصیه گر ، یادگیری عمیق ، پردازش متن ، NLP