نهج توصية قائم على المحتوى يعتمد على تحليل القيمة المفردة

في عصر الإنترنت، حيث تسمح تكنولوجيا المعلومات والاتصالات (ICT) بتبادل البيانات، هناك حاجة إلى أدوات جديدة قادرة على اختيار البيانات الصحيحة. في هذا المجال، تحتل أنظمة التوصية موقعاً محورياً. تأخذ طرق التوصية أشكالاً عديدة بناءً على المعلومات المعالجة من أجل تقديم توقعات التصنيف. ومع ذلك، يمكن للجميع اختيار المعلومات الصحيحة لدعم المستخدمين. في الواقع، تسمح هذه الطرق بتجاوز مشكلة overload المعلومات. يقدم هذا البحث الأسس النظرية لطريقة توصية جديدة تعرف باسم تحليل القيمة المفردة للتصنيف (RSVD). تعتبر RSVD طريقة قائمة على المحتوى تستغل خصائص تحليل القيمة المفردة لحساب توقعات التصنيف. تهدف هذه الطريقة إلى تطوير ملفات تعريف المستخدمين والعناصر للحصول على مصفوفات مرتبطة بتلك التي تم الحصول عليها في طرق التصفية التعاونية التي تستغل تحليل القيمة المفردة. يتم مقارنة دقة RSVD بدقة طرق التصفية التعاونية، ويتم إجراء دراسة حول مشكلة الندرة. النتائج التي تم الحصول عليها واعدة.