Building Recommender Systems with Machine Learning and Data Mining Techniques Building Recommender Systems with Machine Learning and Data Mining Techniques
DOI:
https://doi.org/10.37375/sjfssu.v4i1.2677الملخص
يقدم هذا البحث الحالي تطبيقًا جديدًا لاستراتيجيات التعلم الآلي لتطوير نظام توصية (نظام اقتراح). اكتسبت أنظمة التوصية رواجًا كبيرًا في مجالات متنوعة مثل التجارة الإلكترونية والترفيه ومحركات البحث. تتكون أنظمة التوصية من خوارزميات مصممة لاقتراح عناصر ذات صلة بالمستخدمين، مثل الأفلام والكتب والمنتجات أو الأغاني، بناءً على تفضيلاتهم وسلوكياتهم. يستكشف هذا المقال خصائص وميزات مختلفة للنهج المتنوعة المستخدمة في أنظمة التوصية، مع التركيز على تصفية المعلومات ذات الصلة وإعطائها الأولوية لتكون بمثابة بوصلة للبحث. تلعب محركات التوصية دورًا جوهريًا في تحقيق إيرادات مهمة للشركات عندما توصي بشكل فعال بالمحتوى أو المنتجات الشخصية، مما يمنحها ميزة تنافسية على منافسيها. على سبيل المثال، قامت شركة نتفليكس بتنظيم مسابقة "جائزة نتفليكس" لتسليط الضوء على أهمية محركات التوصية. حيث عرضت جائزة قدرها مليون دولار أمريكي لتطوير محرك توصية يتجاوز خوارزميتها الحالية بنسبة 10٪ على الأقل في الأداء.يبحث البحث في تقنيات مختلفة لبناء أنظمة التوصية. وهو يستكشف التصفية المستندة إلى المحتوى، والتي تستخدم العناصر المتشابهة للتوصيات. بالإضافة إلى ذلك، فهو يتعمق في التصفية المختلطة، ويجمع بين أساليب التصفية القائمة على المحتوى والتعاونية (الاستفادة من سلوك المستخدم). يتناول البحث تحديات مثل مشكلة البداية الباردة (البيانات المحدودة) مع التصفية القائمة على المحتوى والتناثر (تفاعلات قليلة) مع التصفية التعاونية. وأخيرًا، يستكشف قابلية التوسع للتعامل مع مجموعات البيانات الكبيرة وقواعد المستخدمين المتنامية. وبشكل عام، تثبت التقنيات المستكشفة فعاليتها في توليد توصيات شخصية.
المراجع
Deldjoo, Y., Nazary, F., Ramisa, A., Mcauley, J., Pellegrini, G., Bellogin, A., & Noia, T. D. (2023). A review of modern fashion recommender systems. ACM Computing Surveys, 56(4), 1-37.
Reddy, S. V. G., Putchakayala Meher Sowjanya, A. P. K. R., Sai, B., Saketh, L. Y. K., & Reddy, K. V. A. (2023). MOVIE RECOMMENDATION SYSTEM USING COLLABORATIVE FILTERING.
Zahrawi, M., & Mohammad, A. (2021). Implementing recommender systems using machine learning and knowledge discovery tools. Knowledge-Based Engineering and Sciences, 2(2), 44-53.
Permana, A. H. J. P. J., & Wibowo, A. T. (2023). Movie Recommendation System Based on Synopsis Using Content-Based Filtering with TF-IDF and Cosine Similarity. International Journal on Information and Communication Technology (IJoICT), 9(2), 1-14.
Khan, E. M., Mukta, M. S. H., Ali, M. E., & Mahmud, J. (2020). Predicting users’ movie preference and rating behavior from personality and values. ACM Transactions on Interactive Intelligent Systems (TiiS), 10(3), 1-25.
Chiny, M., Chihab, M., Bencharef, O., & Chihab, Y. (2022). Netflix Recommendation System based on TF-IDF and Cosine Similarity Algorithms. no. Bml, 15-20.
Vaz, P. C., Martins de Matos, D., Martins, B., & Calado, P. (2012, June). Improving a hybrid literary book recommendation system through author ranking. In Proceedings of the 12th ACM/IEEE-CS joint conference on Digital Libraries (pp. 387-388).
Rana, A., & Deeba, K. (2019, November). Online book recommendation system using collaborative filtering (with Jaccard similarity). In Journal of Physics: Conference Series (Vol. 1362, No. 1, p. 012130). IOP Publishing.
Dong, Z., Wang, Z., Xu, J., Tang, R., & Wen, J. (2022). A brief history of recommender systems. arXiv preprint arXiv:2209.01860.
Ko, H., Lee, S., Park, Y., & Choi, A. (2022). A survey of recommendation systems: recommendation models, techniques, and application fields. Electronics, 11(1), 141
Rani, U., & Bidhan, K. (2021). Comparative assessment of extractive summarization: textrank tf-idf and lda. Journal of Scientific Research, 65(1), 304-311.
Yunanda, G., Nurjanah, D., & Meliana, S. (2022). Recommendation system from microsoft news data using TF-IDF and cosine similarity methods. Building of Informatics, Technology and Science (BITS), 4(1), 277-284.
Attalariq, M., & Baizal, Z. K. A. (2023). Chatbot-Based Book Recommender System Using Singular Value Decomposition. Journal of Information System Research (JOSH), 4(4), 1293-1301.
Ankam, V. (2016). Big data analytics. Packt Publishing Ltd.
Baesens, B., & vanden Broucke, S. (2020, February 24). Singular Value Decomposition in Recommender Systems.DataMiningApps.https://www.dataminingapps.com/2020/02/singular-value-decomposition-in-recommender-systems/
التنزيلات
منشور
كيفية الاقتباس
إصدار
القسم
الرخصة
الحقوق الفكرية (c) 2024 المجلة العلمية لكلية العلوم
هذا العمل مرخص بموجب Creative Commons Attribution 4.0 International License.
