پیاده سازی الگوریتم های سیستم های توصیه گر

در این بخش 10 الگوریتم مشهور سیستم های توصیه گر با زبان جاوا و کتابخانه قدرتمند لیبرک پیاده سازی شده اند. نحوه عملرد کدها و راه اندازی و اجرا کتابخانه لیبرک و الگوریتم ها توضیح داده شده است.


سیستم‌های توصیه‌شده به‌طور گسترده‌ای برای ارائه توصیه‌های شخصی باکیفیت بالا در میان حجم زیادی از محصولات استفاده می‌شود[1]. توصیه‌های دقیق و صحیح در عملیات تجارت الکترونیک (مثلاً در جستجوی محصولات، شخصی‌سازی، بهبود رضایت مشتری) و بازاریابی (مثلاً تبلیغاتی اختصاصی، تقسیم‌بندی، فروش متقابل)خیلی مهم هستند. امروزه استفاده از سيستم­های پیشنهادتر به‌عنوان يک ضرورت درآمده‌ است و بسياری از سايت­های اينترنتی برای خدمت‌رسانی خوب به کاربران خود از سيستم­های پیشنهادگر استفاده می­کنند. ازجمله بارزترین آن‌ها می­توان به گوگل[1]، آمازون[2]  و… اشاره نمود.

سیستم‌های توصیه‌گر است با رشد روزافزون اطلاعات در دنیای حاضر و نیز افزایش چشمگیر کاربران آنلاین، تحویل اطلاعات درست و مناسب به آن‌ها اهمیتی حیاتی برای افراد و شرکت‌های مختلف یافته است که این امر خود منجر به افزایش تحقیقات در حوزه الگوریتم‌های توصیه‌گر شده است.

الگوریتم‌های به‌کاررفته در این سیستم‌ها، از ماتریسی به نام ماتریس رتبه‌ها استفاده می‌کنند و هدف الگوریتم‌های توصیه استفاده درست از رتبه‌های موجود، برای ساختن یک مدل مناسب است تا بتواند با این مدل پیشنهاد درست و باکیفیت را به کاربران ارائه دهد. معمولاً این ماتریس رتبه خیلی پراکنده یا تنک است، لذا الگوریتمی که بتواند یک مدل خوب را از این داده‌های محدود ایجاد کند، خیلی کم به چشم می‌خورد.

هدف اصلی سیستم‌های توصیه‌گر هدایت کاربر به اشیاء و آیتم‌های مفید، جالب و مورد علاقه‌ی او است. لذا  جهت ارزیابی یک سیستم توصیه‌گر می­توان ارزیابی کرد که چه مقدار از این هدف محقق شده است. این سیستم‌ها طی سالیان اخیر تکامل‌یافته و رو به رشد هستند ولی به‌سختی می‌توان در مورد معیارهای ارزیابی آن‌ها اظهارنظر کرد.

سیستم­های توصیه­گر از چالش‌های مختلفی رنج می‌برند و همان‌طور که گفته شد از مهم­ترین این چالش­ها می­توان، مشکل شروع سرد، تنکی داده و مقیاس‌پذیری اشاره کرد که عملکرد سیستم را به‌شدت تحت تأثیر قرار می­دهند.

سیستم‌های توصیه‌گر یکی از ابزارهای مهم و کاربردی برای پیشنهاد دادن به کاربران، بر اساس تاریخچه فعالیت‌های کاربران است، طوری که این پیشنهاد کمترین فاصله را با آن چیزی داشته باشد که مدنظر کاربر است. سیستم‌های پیشنهاددهنده برای فیلتر کردن داده‌ها و معرفی مواردی که به احتمال زیاد مورد علاقه کاربر باشد، توسعه‌یافته‌اند. این سیستم‌ها یک نوع ویژه از سیستم‌های فیلتر اطلاعات است، که در آن آیتم‌ها را، بر اساس اینکه چه آیتمی براي کاربر جذاب است، از یک مجموعه بزرگ از آیتم‌ها و کاربران فیلتر می‌کنند. اما هر چه رتبه‌های کاربران به محصولات کم باشد، تشخیص سیستم و ارائه‌ی پیشنهاد‌هایش مشکل‌تر خواهد بود؛ و تنکی داده‌ها به موضوع سختی دریافتن رتبه‌های خوب اشاره می‌کند چراکه مشتریان به‌طورکلی تنها به بخش کوچکی از اقلام رأی می‌دهند، و باعث مشکلاتی نظیر شروع سرد می‌شود.

سیستم‌های توصیه‌گر پالایش مشارکتی دارای چالش‌های مختلفی هستند که از مهم‌ترین آن‌ها می‌توان به مشکل تنکی داده‌ها و مشکل شروع سرد اشاره کرد که در صورت عدم ایجاد استراتژی مخصوص برای مقابله با این مشکلات، سیستم به‌شدت دقت توصیه‌اش کاهش می‌یابد. برخی کارهای هم به‌صورت خیلی محدود از اطلاعات ضمنی برای بهبود دقت در این سیستم‌ها استفاده کرده‌اند. یک سیستم توصیه‌گر به دنبال پیش‌بینی رتبه کاربر هدف به هر یک از آیتم‌ها و سپس ارائه‌ی پیشنهاد آیتم‌هایی به کاربر هدف است که بالاترین مقدار رتبه محاسبه‌شده توسط سیستم را دارند. یکی از اساسی‌ترین اهداف آن‌ها جمع‌آوری اطلاعات گوناگون در رابطه با سلایق کاربران و آیتم‌های موجود در سیستم است. اطلاعات در سیستم‌های توصیه‌گر به‌صورت های مختلفی به دست می‌آیند که در دودسته بندی کلی به دودسته اطلاعات ضمنی و اطلاعات صریح تقسیم‌بندی می‌شوند.

مراحل خرید فایل دانلودی
اگر محصول را می پسندید لطفا آنرا به اشتراک بگذارید.

دیدگاهی بنویسید

0