طراحی سیستم های توصیه کننده با استفاده از تکنیک های داده کاوی و یادگیری عمیق

سیستم های توصیه کننده به عنوان ابزاری کلیدی در ارائه پیشنهادات شخصی سازی شده در بسیاری از حوزه ها مانند تجارت الکترونیک، شبکه های اجتماعی و آموزش آنلاین نقش برجسته ای ایفا کرده اند. سیستم ها ابتدا بر اساس الگوریتم های ساده داده کاوی مانند فیلترسازی مشارکتی توسعه یافتند، به تحلیل های پیچیده تر و دقیق تری از رفتار کاربران دست یابند. اما با پیشرفت های اخر در زمینه یادگیری عمیق مانند شبکه های عصبی کانولوشنی و بازگشتی، این سیستم ها این امکان را داده است که الگوهای پنهانی در داده ها را شبیه سازی کرده و پیشنهادات بهتری ارائه دهند. در حال حاضر، چالش هایی همچون مقیاس پذیری، پردازش پنهانی داده های بزرگ و مسائل حریم خصوصی همچنان پابرجا هستند. در راستا، تکنیک های هیبریدی که ترکیبی از داده کاوی و یادگیری عمیق هستند، به ویژه در بهبود دقت و تنوع پیشنهادات کاربرد دارند. در حال حاضر، سیستم های توصیه کننده با چالش هایی در مقیاس پذیری و نیاز به داده های بیشتر برای بهینه سازی پیشنهادات مواجه هستند. این حوزه به توسعه سیستم های توصیه کننده شخصی تر و استفاده از یادگیری عمیق نیاز دارد، به گونه ای که این سیستم ها نه تنها عملکرد بهتری داشته باشند، بلکه قادر به ارائه تجربه های دقیق تر و اخلاقی تر برای کاربران باشند.

کلیدواژه ها:

سیستم های توصیه کننده ، داده کاوی ، الگوریتم های هیبریدی ، فیلترسازی مشارکتی ، شبکه های عصبی کانولوشنی ، شبکه های عصبی بازگشتی ، مقیاس پذیری ، حریم خصوصی ، یادگیری عمیق