مروری بر روشهای پیش بینی رفتار کاربران در فضای مجازی

پیش بینی رفتار کاربران و توصیه هوشمندانه صفحات وب به عنوان یکی از راهکارهای کلیدی در حوزه وب کاوی کاربری با هدف بهبود تجربه کاربری و افزایش دقت در دسترسی به اطلاعات اهمیت ویژه ای یافته است. این مقاله مروری به صورت نظام مند به بررسی چیستی و چگونگی مسئله پیش بینی رفتار کاربر می پردازد و جدیدترین رویکردهای ارائه شده برای حل آن را طبقه بندی و تحلیل می کند. در این پژوهش طیف گسترده ای از الگوریتم ها شامل روش های یادگیری ماشین مانند یادگیری عمیق و خوشه بندی، بهینه سازی فراابتکاری مانند الگوریتم های کلونی مورچگان و گله اسب، و رویکردهای مبتنی بر دانش و گراف (مانند استدلال مبتنی بر مورد و بازسازی جلسه کاربر) مورد بررسی قرار گرفته اند. یافته اصلی این تحقیق نشان می دهد که رویکردهای نوین و موفق عمدتا ترکیبی هستند و با تلفیق هوشمندانه تکنیک های مختلف مانند غنی سازی معنایی، آگاهی از دانش اجتماعی و بهینه سازی بر محدودیت های روش های تک بعدی غلبه می کنند. نتایج نشان می دهد این راهکارهای پیشرفته به طور چشمگیری دقت و کیفیت شخصی سازی را بهبود می بخشند هرچند چالش هایی نظیر مقیاس پذیری و پیاده سازی بلادرنگ همچنان به عنوان زمینه های باز برای تحقیقات آتی باقی مانده اند.

کلیدواژه ها:

پیش بینی ، صفحه وب ، وب کاوی کاربری ، سیستم های پیشنهادگر ، یادگیری ماشین ، الگوریتم های فراابتکاری ، تحلیل رفتار کاربر