نهج نظام التوصيات قائم على الترشيح التعاوني لتطبيقات متعددة

تعتبر أنظمة التوصيات ضرورية في مشهد تكنولوجيا المعلومات اليوم، حيث تعزز تجارب المستخدمين في صناعات مختلفة. يعد الترشيح التعاوني (CF) نهجًا رئيسيًا، حيث يستخدم بيانات التفاعل التاريخية لتنبؤ تفضيلات المستخدمين. تقدم هذه الورقة تقدمات في CF، مع التركيز على نماذج العوامل الكامنة التي تمثل المستخدمين والعناصر في مساحة ميزات مدمجة. كما تتناول قضايا التشتت باستخدام تقنيات مثل الأساليب القائمة على الجوار وزيادة المحتوى. يتم استكشاف CF السياقي، الذي يدمج الديناميات الزمنية والسياقية، من خلال طرق مثل تحليل المصفوفات مع معلومات جانبية والتوصيات القائمة على الجلسة. توفر مقاييس التقييم مثل MAE وRMSE، جنبًا إلى جنب مع مقاييس جديدة قائمة على الترتيب، تقييماً شاملاً لجودة التوصية. في هذه الورقة، نقوم بتحديد تقنيات CF المتطورة، مع عرض آلياتها وتطبيقاتها، وتمكنا من تحقيق توصيات دقيقة تصل إلى 90% تقريبًا باستخدام مقاييس MAE وRMSE. من خلال دمج نمذجة العوامل الكامنة، وتقليل التشتت، وإغناء السياق، والتقييم المتقدم، تمهد هذه الطريقة الطريق لجيل جديد من أنظمة التوصيات الشخصية، المصممة لتلبية الطلبات المتطورة في البيئات المعلوماتية الحديثة.