مروری بر سیستم های توصیه گر: تکنیک ها، کاربردها و مسیرهای آینده

سیستم های توصیه گر از همان روزهای اولیه اینترنت وجود داشته اند و به کاربران کمک می کنند تا در عصر کلان داده اقیانوس وسیعی از اطلاعات را پیمایش کنند. سیستم های توصیه گر با فراهم کردن دسترسی کارآمد به محتوای مرتبط و جالب، نقش مهمی در مقابله با چالش فراوانی اطلاعات ایفا می کنند و با ارائه پیشنهادهای شخصی سازی شده، به بخش جدایی ناپذیری از بهبود تجربه کاربر در پلتفرم های مختلف دیجیتال تبدیل شده اند. هدف این سیستم ها بهبود تجربه کاربر، ارتقای تعامل کاربر با محتوا یا محصولات و درنهایت دستیابی به اهداف تجاری مانند افزایش نرخ حفظ کاربر است. این مقاله مروری جامع بر سیستم های توصیه گر ارائه می دهد و بر نقش سیستم های توصیه گر مبتنی بر هوش مصنوعی در پیشبرد تکنیک ها و کاربردهای آن ها تاکید می کند. رویکردهای سنتی مانند فیلترینگ مشارکتی و فیلترینگ مبتنی بر محتوا را مرور و نقاط قوت و ضعف هر روش را موردبحث قرار می دهد. این بررسی، کاربردهای گسترده سیستم های توصیه گر مبتنی بر هوش مصنوعی در تجارت الکترونیک، مراقبت های بهداشتی و آموزش را برجسته می کند. علاوه بر این، چالش های کلیدی مانند پراکندگی داده ها، مقیاس پذیری و شروع سرد را موردبحث قرار می دهد و درعین حال بررسی می کند که چگونه تکنیک های هوش مصنوعی در غلبه بر این مسائل نقش دارند.

کلیدواژه ها:

تجارت الکترونیک ، هوش مصنوعی ، سیستم های توصیه گر ، شبکه اجتماعی