12761

مروري بر روش‌هاي پالايش همكارانه در سامانه‌هاي توصيه‌گر

1400

بهروز مينائي بيدگلي

امروزه با پيشرفت علم، اينترنت، شبكه‌هاي اجتماعي، تجارت الكترونيك و ... نياز به يك پيشنهاد دقيق و همچنين حذف پيشنهادهاي بي‌اهميت و انبوه اطلاعات غيرمفيد، اهميت زيادي خواهد داشت. به همين منظور سامانه‌هاي توصيه‌گر معرفي مي‌شوند تا كاربر با حجم بسيار زياد از محتواي آنلاين مواجه نشود و تجربه كاربري بهتري داشته باشد. اين سامانه‌ها توانايي پيشنهاد محتواي شخصي‌سازي شده، هدفمندي تبليغات و اشتراك گذاري در شبكه‌هاي اجتماعي را فراهم مي‌كنند. همچنين تنوع محتوا را مديريت و به تصميم‌گيري بهتر، كمك مي‌كند. سامانه‌ توصيه‌گر از طريق يادگيري مداوم از رفتار كاربر، ميتواند پيشنهادات خود را ارتقا دهد كه اين موضوع از اهميت بي‌پاياني در دنياي ديجيتال برخوردار است. پيشرفت‌هاي اخير در زمينه شبكه‌هاي عصبي گراف كمك شاياني به بهينه سازي سامانه‌هاي توصيه گر و ارائه يك پيشنهاد دقيق‌تر و موثرتر به كاربر مي‌كند. شبكه‌هاي عصبي گراف به عنوان يك ابزار قدرتمند و چند مقوله‌اي در پردازش داده‌ها و تحليل رفتارهاي كاربري در شبكه‌هاي اجتماعي، تاريخچه مشتريان در تجارت الكترونيك و موارد مشابه به كار مي‌روند. اين تكنولوژي‌ مي‌تواند الگوهاي پيچيده را تشخيص دهد و تفاوت‌هاي مهمي را در رفتار كاربران شناسايي كند. به كمك شبكه‌هاي عصبي گراف، ما مي‌توانيم دقيقتر بفهميم كه چه كساني از چه محتوايي به چه دليل علاقه دارند و به كاربر پيشنهاداتي دقيقتر و به صورت شخصي ارائه دهيم. علاوه بر اين، توانايي شبكه‌هاي عصبي گراف در مدل‌سازي ارتباطات پيچيده و تأثير يك كاربر بر ديگر كاربران و محتواها به ما امكان مي‌دهد تا سامانه‌هاي توصيه گر را بهبود بخشيم و به كاربران اين امكان را بدهيم كه محتواهاي مرتبط‌تر و جذاب‌تر را دريافت كنند. به طور خلاصه، پيشرفت‌هاي اخير در شبكه‌هاي عصبي گراف به ما اين امكان را مي‌دهند كه سامانه‌هاي توصيه گر را و تجربه كاربري را بهبود بخشيم تا كاربران به محتواها و محصولاتي دقيقتر و مطابق با سليقه شان دسترسي داشته باشند. اين پيشرفت‌ها نقش مهمي در ارتقاء ارتباطات ديجيتال و بهره‌وري از اطلاعات ديجيتال ايفا مي‌كنند.

11/15/2023 12:00:00 AM

81058

1402/09/04

Survey of collaborative filtering methods in recommender systems