مروری بر بررسی و بهبود سیستم های توصیه گر

سیستم های توصیه گر به عنوان ابزارهای مهمی در ارائه پیشنهادات شخصی سازی شده به کاربران در حوزه های مختلف از جمله گردشگری، تجارت الکترونیک، موسیقی، فیلم و کتاب شناخته می شوند. این سیستم ها با استفاده از الگوریتم های مختلف و تحلیل داده های کاربران، اطلاعات مفید را با کاهش اطلاعات تکراری و نامربوط ارائه می دهند.در حوزه گردشگری، سیستم های توصیه گر با استفاده از شبکه های عصبی باور عمیق و داده های شخصی سازی شده، پیشنهادات دقیقی را به کاربران ارائه می دهند. نتایج نشان می دهد که این سیستم ها می توانند با دقت بالا و رضایتمندی بیش از ۹۷ درصدی کاربران، مکان های گردشگری مناسب را پیش بینی کنند. در حوزه تحلیل احساسات و شبکه های اجتماعی، سیستم های توصیه گر با تحلیل نظرات کاربران در شبکه های اجتماعی مانند توییتر، می توانند انتظارات مشتریان را استخراج کرده و به شرکت ها در بازطراحی محصولات کمک کنند. استفاده از منطق فازی و مدل یابی موضوعی در این سیستم ها، دقت تحلیل احساسات را به ۸۶.۱۵ درصد رسانده است. در حوزه موسیقی، سیستم های توصیه گر با استفاده از الگوریتم های یادگیری ماشین و تحلیل احساسات، نظرات کاربران را تحلیل کرده و پیشنهادات موسیقی مناسب را ارائه می دهند. این رویکرد باعث بهبود دقت و کارایی سیستم های توصیه گر و تجربه کاربری بهتر می شود. این سیستم ها با استفاده از تحلیل شبکه های اجتماعی و داده کاوی، دقت و کارایی خود را افزایش می دهند. همچنین، سیستم های توصیه گر مبتنی بر پالایش مشارکتی با استفاده از الگوریتم های فراابتکاری مانند گرگ خاکستری فازی و الگوریتم شیر، می توانند شباهت بین کاربران را محاسبه کرده و پیشنهادات دقیقی را ارائه دهند. این روش ها باعث افزایش پارامترهای دقت، پوشش و معیار F در سیستم های توصیه گر می شوند. در زمینه وب، سیستم های توصیه گر با استفاده از الگوریتم های خوشه بندی DBSCAN و PageRank، و همچنین دسته بندی با ماشین بردار پشتیبان (SVM)، می توانند صفحات مورد علاقه کاربران را با دقت بالا پیش بینی کنند. این سیستم ها با ترکیب فیلترینگ مشارکتی و سیستم های مبتنی بر دانش، مشکلاتی مانند شروع سرد را برطرف کرده و دقت و کارایی بالایی را ارائه می دهند. ارزیابی نتایج نشان می دهد که این سیستم ها می توانند با دقت ۹۹ درصد صفحات مورد علاقه کاربران را پیش بینی کنند.در نهایت، استفاده از تکنیک های اکتشافی مانند الگوریتم خفاش برای محاسبه وزن اقلام و بهبود فیلترینگ مشارکتی، می تواند به ارائه توصیه های شخصی سازی شده بهتر کمک کند. این روش ها در مقایسه با الگوریتم های دیگر مانند کلونی زنبورهای مصنوعی، عملکرد بهتری از نظر میانگین خطای مطلق و امتیاز F۱ دارند. نتایج نشان می دهد که الگوریتم خفاش با استفاده از تکنیک های اکتشافی، دقت و کارایی سیستم های توصیه گر را بهبود می بخشد. در این مقاله به بررسی پنج تا مقاله در رابطه با سیستم های توصیه گر پرداخته و یک مقاله مروری استخراج شده است.

کلیدواژه ها:

پالایش مشارکتی ، تحلیل احساسات ، سیستم های توصیه گر ، شبکه های عصبی ، الگوریتم های فراابتکاری