مشاهده مشخصات مقاله
توصیه اقلام دنباله طولانی با استفاده از تنوع‌بخشی شخصی‌سازی‌شده در سیستم‌های توصیهگر
|
Authors |
-
الهه ملک زاده همدانی
-
مرجان کائدی
|
|
Conference |
بیست و دومین کنفرانس ملی سالانه انجمن کامپیوتر ایران |
|
Abstract |
سیستم‌های توصیهگر در تجارت الکترونیکی، اقلامی را به کاربران توصیه می‌کنند که پیش‌بینی می‌شود متناسب با ارجحیت‌ها و علاقمندی‌های کاربر باشند. هراندازه که سیستم توصیهگر، اقلام مورد علاقه‌ی کاربر را درست‌تر تخمین بزند، دقت بالاتری خواهد داشت. با این وجود، اگر در الگوریتم‌های توصیهگر تنها بر افزایش معیار دقت تمرکز شود، مشکلات مختلفی ایجاد می‌شود که یکی از آنها عدم توصیه اقلام دنباله طولانی است. اقلام دنباله طولانی، اقلامی هستند که تعداد کمی از کاربران، آنها را امتیازدهی کرده‌اند و به همین دلیل، تشخیص ارتباط آنها به کاربرانِ دیگر دشوار است. در نتیجه، این اقلام به ندرت در توصیه‌ها شرکت می‌کنند. تنوع‌بخشی در توصیه‌های سیستم‌های توصیهگر می‌تواند روشی برای مواجهه با پدیده دنباله طولانی باشد. تنوع‌بخشی به توصیه‌ها باعث می‌شود که اقلام دنباله طولانی، شانس بیشتری برای شرکت در توصیه‌ها داشته باشند. اما از طرف دیگر، ممکن است کاربران خواستار سطوح متفاوتی از تنوع در توصیه‌های دریافتی باشند. به همین دلیل، در این پژوهش پیشنهاد می‌گردد که تنوع‌بخشی به توصیه‌ها به صورت شخصی‌سازی‌شده و متناسب با نیاز هر کاربر انجام شود. برای این منظور، یک الگوریتم توصیهگر ارائه می‌گردد که در آن برای مقابله با مشکل عدم توصیه اقلام دنباله طولانی، تنوع‌بخشی در توصیه‌ها با استفاده از بهینه‌سازی چندهدفه، شخصی‌سازی می‌شود. ارزیابی و مقایسه‌ی روش پیشنهادی با روش‌های پیشین نشان می‌دهد که این روش بهینه‌سازی چندهدفه، اهداف خود را به خوبی برآورده می‌کند؛ به این صورت که به مشارکت بیشتر اقلام دنباله طولانی کمک می‌کند و دقت سیستم توصیهگر را همزمان با شخصی‌سازی تنوع در حد مطلوبی حفظ می‌کند. |
|
قیمت |
-
برای اعضای سایت : 100,000 Rial
-
برای دانشجویان عضو انجمن : 20,000 Rial
-
برای اعضای عادی انجمن : 40,000 Rial
|
خرید مقاله
|
|
.gif){kind=icon}