انجمن کامپیوتر ایران

در این مقاله یک سیستم توصیه‌گر مبتنی بر روشی ترکیبی متشکل از رویکردهای یادگیری با ناظر و بدون ناظر توسعه داده شده است. بخش تحت ناظر آن توسط یک شبکه عصبی ساخته شده است. مشکل اصلی در هنگام استفاده از شبکه عصبی تنظیم پارامترهای آن و تعیین ساختار شبکه است که بیشتر به صورت تجربی و با سعی و خطا به دست می-آید، در این تحقیق با استفاده از الگوریتم رقابت استعماری یک شبکه عصبی بهینه طراحی شده است. سیستم توصیه‌گر بر روی داده‌های استاندارد محک زده شده است. نتایج حاصل نشان می‌دهد که با استفاده از شبکه‌های عصبی در الگوریتم ترکیبی تحت ناظر و بدون ناظر می‌توان به دقت بالاتری رسید. این مقاله با استفاده از یک مدل مبتنی بر شبکه عصبی با 4 خوشه سطری و 4 خوشه ستونی به مقدار 72/0 برای سطح زیر منحنی ROC دست یافته است.