فایل ورد کامل رویکرد خوشه‌بندی زمانی برای سیستم‌های توصیه‌گر اجتماعی

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

این مقاله، ترجمه شده یک مقاله مرجع و معتبر انگلیسی می باشد که به صورت بسیار عالی توسط متخصصین این رشته ترجمه شده است و به صورت فایل ورد (microsoft word) ارائه می گردد

متن داخلی مقاله بسیار عالی، پر محتوا و قابل درک می باشد و شما از استفاده ی آن بسیار لذت خواهید برد. ما عالی بودن این مقاله را تضمین می کنیم

فایل ورد این مقاله بسیار خوب تایپ شده و قابل کپی و ویرایش می باشد و تنظیمات آن نیز به صورت عالی انجام شده است؛ به همراه فایل ورد این مقاله یک فایل پاور پوینت نیز به شما ارئه خواهد شد که دارای یک قالب بسیار زیبا و تنظیمات نمایشی متعدد می باشد

توجه : در صورت مشاهده بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل می باشد و در فایل اصلی فایل ورد کامل رویکرد خوشه‌بندی زمانی برای سیستم‌های توصیه‌گر اجتماعی،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

تعداد صفحات این فایل: ۲۵ صفحه

هدف سیستم های توصیه گر این است که از بین تعداد زیادی از موارد موجود ، موارد مرتبط را به کاربران پیشنهاد دهند. این سیستم ها با موفقیت در صنایع مختلف مانند تجارت الکترونیک ، آموزش و بهداشت دیجیتال استفاده شده اند. از طرف دیگر ، رویکردهای خوشه بندی می تواند به سیستم های توصیه گر کمک کند تا کاربران را در خوشه های مناسب ، که به عنوان محله های فرایند پیش بینی در نظر گرفته شده اند ، گروه بندی کند. اگرچه این یک واقعیت است که ترجیحات کاربران در طول زمان متفاوت است ، اما رویکردهای خوشه بندی سنتی با نظر گرفتن این عوامل مهم موفق نیستند. برای رفع این مشکل ، یک سیستم توصیه اجتماعی در این مقاله ارائه شده است که مبتنی بر یک رویکرد خوشه بندی زمانی است. به طور خاص ، اطلاعات زمانی رتبه بندی ارائه شده توسط کاربران بر روی موارد و همچنین اطلاعات اجتماعی در بین کاربران در روش پیشنهادی در نظر گرفته شده است. نتایج تجربی در یک مجموعه داده معیار نشان می دهد که کیفیت توصیه ها بر اساس روش پیشنهادی از نظر دقت و اندازه گیری پوشش به طور قابل توجهی بالاتر از روش های پیشرفته است.

کلمات کلیدی: سیستم توصیه گر | خوشه بندی | زمانی | اطلاعات اجتماعی | گراف

عنوان انگلیسی:

A Temporal Clustering Approach for Social Recommender Systems

~~en~~ writers :

Sajad Ahmadian, Nima Joorabloo, Mahdi Jalili

Recommender systems aim to suggest relevant
items to users among a large number of available items. They have
been successfully applied in various industries, such as ecommerce, education and digital health. On the other hand,
clustering approaches can help the recommender systems to group
users into appropriate clusters, which are considered as
neighborhoods in prediction process. Although it is a fact that
preferences of users vary over time, traditional clustering
approaches fail to consider this important factor. To address this
problem, a social recommender system is proposed in this paper,
which is based on a temporal clustering approach. Specifically, the
temporal information of ratings provided by users on items and
also social information among the users are considered in the
proposed method. Experimental results on a benchmark dataset
show that the quality of recommendations based on the proposed
method is significantly higher than the state-of-the-art methods in
terms of both accuracy and coverage metrics.

Keywords: recommender system | clustering | temporal | social information | graph

$$en!!