بهبود سیستمهای توصیه با استفاده از داده های شبکه های اجتماعی و گراف های دانش

با گسترش شبکه های اجتماعی و رشد بی سابقه دادههای کاربران، تحلیل این داده ها به یکی از مهمترین چالش های موجود در توسعه سیستمهای توصیه تبدیل شده است. در این مقاله، به بررسی و ارائه یک روش نوین برای بهبود دقت سیستم های توصیه با استفاده از داده های شبکه های اجتماعی و گراف های دانش پرداخته ایم. در ابتدا، چارچوبی برای پردازش و تجزیه و تحلیل داده ها از شبکه های اجتماعی مختلف طراحی شده که در آن روابط کاربران، ویژگی ها و تعاملات آنها به صورت گرافهای پیچیده مدل سازی میشود. این گراف ها به عنوان منابع اطلاعاتی برای پیش بینی رفتار کاربران و پیشنهاد محتوای شخصی سازی شده استفاده می شوند. در ادامه، از الگوریتمهای مبتنی بر گراف برای تحلیل ساختارهای اجتماعی و استخراج الگوهای رفتاری استفاده میکنیم. در آزمایش های تجربی، سیستم پیشنهادی بر اساس داده های واقعی از شبکه های اجتماعی مختلف ارزیابی شده و نتایج نشان میدهد که استفاده از گراف های دانش میتواند دقت پیش بینی سیستمهای توصیه را به طور چشمگیری افزایش دهد. همچنین، این تحقیق بر اهمیت بهینهسازی فرآیندهای تعاملات اجتماعی در این شبکه ها و استفاده از تکنیکهای پیشرفته داده کاوی در تجزیه و تحلیل داده های اجتماعی تاکید می کند. در نهایت، نتایج این مطالعه می تواند راهکارهای جدیدی برای بهبود عملکرد سیستمهای توصیه و شخصی سازی محتوا ارائه دهد.

کلیدواژه ها:

شبکه های اجتماع ی ، دادهکاوی ، تعاملات اجتماعی ، مدلسازی گراف پیچیده