Key points are not available for this paper at this time.
تقدم التقنيات التقليدية لأنظمة التوصية أداءً منخفض الدقة بسبب معاناتها من مشكلة الندرة. في هذا العمل، قمنا ببناء نموذج توصية يعتمد على المراجعات النصية الحرة المكتوبة عبر الإنترنت من قبل المستخدمين. بناء النموذج يعتمد على طريقتين: التوصية وتحليل المشاعر. يتنبأ نموذج التوصية لدينا أولاً بتقييم جديد استنادًا إلى مراجعات المستخدم، ثم يكشف عن احتياجات واهتمامات المستخدم من خلال تحليل الفروق بين توقع التقييم الجديد والتقييم الأصلي. يأخذ النموذج المقدم في الاعتبار كل من التقييم الأصلي الصريح والمشاعر الضمنية للمستخدم، مما سيكون مفتاحًا لمعالجة مشكلة ندرة البيانات. في هذا النموذج، نحاول استخراج الميزات والآراء من خلال تحليل المشاعر لتعليقات ومراجعات المستخدمين للحصول على حساب تقييم أكثر دقة من مراجعات وتعليقات الطلاب المكتوبة باللغة الإنجليزية. تم اختبار هذا النموذج وتدريبه بناءً على تعليقات ومراجعات المتعلمين عبر الإنترنت حول التعلم بالفيديو لثلاث دورات على منصة كورسيرا، لإنتاج نظام توصية بالتعلم بالفيديو ولتأكيد دقة وكفاءة النموذج المقترح.
درس حازر وآخرون (السبت) هذا السؤال.