چکیده
در سیستم های توصیه گر مشارکت محور، محصولات به عنوان ویژگی شناخته میشوند و از کاربران درخواست می‌گردد تا به محصولات خریداری شده، رأی دهند. با آموختن رتبه‌بندی ارائه شده توسط کاربران، سیستم توصیه گر می‌تواند محصولات جالبی را به کاربران توصیه نماید. با این حال، معمولاً محصولات بسیار زیادی در تجارت الکترونیک وجود دارد و ممکن است این راه‌کار چندان کارآمد نباشد، به خصوص در زمان‌هایی که لازم است هر محصول قبل از ساخت در سیستم توصیه گر قرار گیرد. ما یک روش جدید را پیشنهاد می‌کنیم که یک الگوریتم خوشه‌بندی خودکار را برای کاهش ابعاد مرتبط با تعداد محصولات در بردارد. محصولات مشابه در خوشه‌ای یکسان قرار می‌گیرند و محصولات نامشابه، در خوشه‌های متفاوتی قرار می‌گیرند. کارهای پیشنهادی سپس با نتیجه خوشه‌بندی انجام می‌گیرد. در نهایت، انتقال مجدد انجام‌شده و لیست مرتب شده از محصولات پیشنهادی به هر کاربر پیشنهاد می‌گردد. با روش پیشنهادی، زمان پردازش برای تهیه پیشنهاد کاهش می‌یابد. نتایج آزمایش‌ها، نشان می‌دهد که کارایی سیستم های پیشنهادی می‌تواند، بدون به خطر انداختن کیفیت توصیه‌ها بهبود یابد.
1. مقدمه
با توجه به توسعه سریع تجارت الکترونیکی، امروزه تعداد زیادی خریدار و فروشنده آنلاین وجود دارد و مقدار زیادی محصولات وجود دارد که کاربران می‌توانند برای خرید انتخاب کنند. به هر حال، وظیفه بررسی و انتخاب محصولات مناسب از جمله تعداد زیادی از محصولات، نه تنها گیج‌کننده، بلکه وقت‌گیر است. سیستم های توصیه گر [1،2] برای کمک به مردم در یافتن محصولات جالب‌توجه و ذخیره زمان جستجوی محصولات کمک می‌کنند. برای یک کاربر، چنین سیستمی می‌تواند از تجربیات ذخیره‌شده برای تمام مشتری‌ها و توصیه‌های یک لیست اولویت از محصولات به کاربران استفاده کنند. در طول چند سال گذشته، سیستم های پیشنهاددهنده به صرعت در حال تحول هستند. بسیاری از سیستم های توصیه گر توسعه یافته‌اند.
در اصل می‌توان آن‌ها را در دو دسته طبقه‌بندی کرد: محتوا محور و مشارکت محور. اگر چه گرایش به سمت سیستم های ترکیبی [3] در سال‌های اخیر افزایش یافته است. سیستم توصیه گر مبتنی بر محتوا [4] به کاربر بر اساس محتوایی که ممکن است شامل دسته‌ها و یا ویژگی‌های دیگر محصولات باشد، پیشنهاد می‌دهد. همچنین ممکن است به عادات، منافع و یا تنظیمات کاربران مراجعه کند. با تجزیه و تحلیل این داده‌ها با برخی از فناوری‌ها از جمله مدل‌سازی بیزین [8،9]، محتوای مبتنی بر سیستم پیشنهاددهنده جذاب تر خواهد بود. به طور کلی، سیستم های مبتنی بر محتوا نیاز به اطلاعات دقیق در مورد محصولات و کاربران ندارند. محصولات جدید را نیز می‌توانند به کاربران توصیه نمایند. با این حال، رسیدن به اطلاعات مورد نیاز سخت و یا زیاد است. محصولات یا کاربران دارای ویژگی‌های خود هستند. مشکل جمع‌آوری ویژگی‌ها از تمام محصولات و کاربران در هر صورت وجود دارد. علاوه بر این، اطمینان از اینکه یک محصول یا یک کاربر، را می‌توان با داده‌های جمع‌آوری شده نمایش داد، مشکل است. یک سیستم توصیه گر مشارکت محور، نیازی به جزئیات اطلاعات درباره ویژگی‌های محصولات یا کاربران ندارد. به جای آن، آن با اجرای تعاملات بین اطلاعات کاربران و محصولات توصیه می‌کند. همواره، اطلاعات تعامل به عنوان رتبه‌بندی کاربر برای محصولات خریداری شده بیان می‌شود. با یادگیری این رتبه‌بندی، چنین سیستم پیشنهاددهنده‌ای، می‌تواند محصولات را بر اساس نظرات ثبت‌شده سایر کاربران و ترجیحات خود کاربر مدنظر انجام دهد. به طور کلی، سیستم های توصیه گر مشارکت محور، ساده و موثر هستند و در جامعه تجارت، جذاب تر و عملی تر هستند.
این مقاله در نشریه الزویر منتشر شده و ترجمه آن با عنوان سیستم های توصیه گر در سایت ای ترجمه به صورت رایگان قابل دانلود می باشد. جهت دانلود رایگان مقاله فارسی و انگلیسی روی عنوان فارسی (آبی رنگ) کلیک نمایید.
منبع:
A Clustering Based Approach to Improving the Efficiency of Collaborative Filtering Recommendation
