Applying Collaborative Filtering Algorithm for Recommendation Systems
DOI:
https://doi.org/10.37375/foej.v3i1.2589الكلمات المفتاحية:
سلوك المستخدم، خوارزمية التصفية التعاونية، اهتمامات المستخدم، الكتب المقترحة، أنظمة التوصية.الملخص
تناولت هذه الدراسة جانباً مهماً وحيوياً في البحث العلمي، ألا وهو موضوع اقتناء مصادر المعلومات كالكتب من مواقع التجارة الإلكترونية، فعندما تكون أنواع الكتب المعروضة على هذه المواقع الإلكترونية كثيرة جدا، يكون من الصعب على المستخدم اختيار الكتب المناسبة له من بين الكم الهائل من الكتب الموجودة التي تزداد أعدادها سنوياً، وهذا ينعكس سلبا على المستخدمين في اهدار كثير من الوقت في اختيار ما يحتاجون منها.
لذلك اتجهت هذه الدراسة للمساهمة في حل هذه المشكلة وذلك بمساعدة المستخدمين في استكشاف واقتناء مصادر المعلومات المناسبة لاهتماماتهم، ذلك من خلال استخدام خوارزمية التصفية التعاونية المبنية على سلوك المستخدم وهي احدى طرق نظم التوصية، وللتحقق من دقة النظام فقد تم استخدام معادلة فرق المسافة لقياس مدى التشابه بين الكتب الموصي بها والكتاب المطلوب.
وتوصلت الدراسة الى مجموعة من النتائج أهمها الحصول على معلومات مفيدة تساعد المستخدمين في اتخاذ القرارات المناسبة لتلبية احتياجاتهم من خلال سلوكهم واقتراح عناصر ذات صلة باهتماماتهم، كما تجنب المستخدم اتخاذ القرارات التي لا تلبي اهتماماته او الغير مرغوب فيها، ومن ثم التنبيه بالاختيارات (القرارات) التي تساعده للوصول الى نتائج أفضل.
ويوصي هذه الدراسة باستخدام خوارزميات أخرى كخوارزمية التوصية باستخدام المحتوى للمقارنة بينها وبين الخوارزمية المعتمدة على سلوك المستخدم، وتوضيح أفضلهما من حيث النتائج.
المراجع
- jussi ,Karlgren, (1990), for recommendations, retrieved from http://www.lingvi.st, Date of visit14/3/2023.
- Ricci, F., Rokach, L., & Shapira, B. (2015), Introduction to Recommender Systems Handbook. In Recommender Systems Handbook, Springer. Boston, MA.
- Ekstrand, M. D., Riedl, J., & Konstan, J. A. (2011), Collaborative filtering recommender systems. Foundations and Trends® in Human-Computer Interaction, 4(2).
- Papazoglou, M. P., & Georgakopoulos, D. (2008), Service-oriented computing. Communications of the ACM, 46(10).
- Grinberg, M. (2018). Flask Web Development: Developing Web Applications with Python. O'Reilly Media.
- Oracle Commerce, (2022), retrieved from the https://www.oracle.com /ae-ar/cx/ , Date of visit7/3/2023.
- Diab, E., (2019) Context-Based Recommendations in Social Web Applications. (Unpublished doctoral dissertation). Al-Baath University.
- Othman, N. M. Moussa, (2018), Using the recommendation system algorithm for Collaborative Filtering to apply to Sudanese universities, High study magazine, f.11, N, 43, pp. 76-93.
- Mokhtar, Wafa. (2015), Cooperative Filtering Approach for Recommending Elective Courses, Khartoum, Sudan: Sudan University.
- Yahya Omran Alaa (2022), Recommendation Systems with Data Mining Integration, (Master's Thesis), Iraq: university of Kufa, faculty of computer and Mathematics, retrieved from the .
https://mathcomp.uokufa.edu.iq, Date of visit 9/5/2023.
