Designing a personalized gamification social network platform using machine algorithms (clustering) (use case: user suggestion for doing data science learning projects in work teams)
سال انتشار: 1405
نوع سند: مقاله ژورنالی
زبان: انگلیسی
مشاهده: 23
فایل این مقاله در 12 صفحه با فرمت PDF قابل دریافت می باشد
- صدور گواهی نمایه سازی
- من نویسنده این مقاله هستم
استخراج به نرم افزارهای پژوهشی:
شناسه ملی سند علمی:
JR_IJNAA-17-2_013
تاریخ نمایه سازی: 25 بهمن 1404
چکیده مقاله:
The role of social media is undeniable, important and influential in today's world. The Var game emphasizes using game design elements in non-game fields, a concept that will reach a value of ۵.۵ million dollars in ۲۰۱۸, based on the predictions made. One of the applications in which gamification has been used is in the field of better learning and cooperation. One of the mistakes in the design of game elements is having the same content creation strategy for all users. In this personal gamification article, based on specific specifications and features, suitable teams are suggested to people to carry out data mining projects on the designed platform. One of the ways to personalize the game is to use machine algorithms (data mining). The main goal of this article is to improve the design of the personalized gaming social network platform using unsupervised clustering machine algorithms to carry out personalized gaming data science projects in this field using unsupervised algorithms.
کلیدواژه ها:
نویسندگان
Amir Haji Ali Beigi
Faculty of Management and Accounting, Qazvin Branch, Islamic Azad University, Qazvin, Iran
Mohammadreza Sanaei
Faculty of Management and Accounting, Qazvin Branch, Islamic Azad University, Qazvin, Iran
Ali Bozorgi-Amiri
School of Industrial Engineering, College of Engineering, University of Tehran, Tehran, Iran
مراجع و منابع این مقاله:
لیست زیر مراجع و منابع استفاده شده در این مقاله را نمایش می دهد. این مراجع به صورت کاملا ماشینی و بر اساس هوش مصنوعی استخراج شده اند و لذا ممکن است دارای اشکالاتی باشند که به مرور زمان دقت استخراج این محتوا افزایش می یابد. مراجعی که مقالات مربوط به آنها در سیویلیکا نمایه شده و پیدا شده اند، به خود مقاله لینک شده اند :