Astaraki

انواع سیستم‌های توصیه‌گر

سیستم‌های توصیه‌گر به طور کلی به سه دسته¬ی اصلی تقسیم می‌شوند.]7[ در رایج‌ترین تقسیم‌بندی، آنها را به سه گروه ۱.محتوا محور ۲.دانش محور و ۳. فیلترینگ تجمعی، تقسیم می‌کنند، که البته گونه چهارمی تحت عنوان Hybrid RS هم برای آنها قائل می‌شوند.
یک رویکرد به سیستم‌های توصیه‌گر، استفاده از الگوریتم‌های CF یا فیلترینگ تجمعی است.(نگاه کنید به شکل 1) در این رویکرد به جای استفاده از محتوای (Content) اقلام، از نظرات و رتبه‌بندی‌های انجام شده توسط کاربران برای ارائه پیشنهاد، استفاده می‌شود. لازم به ذکر است که به طور کلی سیستم های مبتنی بر فیلترینگ نیز خود به دو دسته¬ی کاربر محور و کالا محور تقسیم می شوند. همچنین در یک دسته بندی دیگر نیز الگوریتم های CF به دو نوع اصلی مبتنی بر حافظه یا مبتنی بر هیوریستیک و مبتنی بر مدل تقسیم بندی می شوند.
و اما در روش محتوا محور، اقلام پیشنهادی، به این دلیل که با اقلامی که کاربر فعال (کاربری که قرار است به او توصیه کنیم) نسبت به آنها ابراز علاقه کرده ‌است شباهت‌هایی دارند، به کاربر توصیه می‌شوند ولی در CF، لیست اقلام پیشنهادی، بر اساس این اصل که، کاربرانی، مشابه کاربر فعال، از آنها رضایت داشته‌اند تهیه می‌شود. از این رو واضح است که در روش محتوا محور، تمرکز بر روی یافتن شباهت بین اقلام بوده، در حالی که در CF، تمرکز روی یافتن شباهت بین کاربران است؛ بدین ترتیب که پیشنهادات در CF، بر اساس تشابه رفتاری کاربر فعال با کاربران دیگر صورت می‌گیرد و نه بر اساس تشابه ویژگی کالاهای پیشنهادی با ویژگی‌های کالاهای مورد علاقه وی (کاربر فعال).
اما گونة سوم این سیستم‌ها را با نام سیستم‌های دانش محور می‌شناسند. این سیستم‌ها براساس ادراکی که از نیازهای مشتری و ویژگی‌های کالاها پیدا کرده‌اند، توصیه‌هایی را ارائه می‌دهند. به عبارتی در این گونه از سیستم‌های توصیه‌گر، مواد اولیه مورد استفاده برای تولید لیستی از پیشنهادها، دانش سیستم در مورد مشتری و کالا است. سیستم‌های دانش محور از متدهای مختلفی که برای تحلیل دانش، قابل استفاده هستند بهره می‌برند که متدهای رایج در الگوریتم‌های ژنتیک، فازی، شبکه‌های عصبی و ... از جمله آنهاست. همچنین، در این گونه سیستم‌ها از درخت‌های تصمیم، استدلال نمونه‌محور و ... نیز می‌توان استفاده کرد. یکی از رایج‌ترین متدهای تحلیل دانش درسیستم‌های توصیه‌گر دانش محور ،CBR یا روش استدلال نمونه‌محور است.

گونه چهارم، سیستم‌های ترکیبی هستند. طراحان این نوع سیستم‌ها دو یا چند گونه از انواع سه‌گانه مذکور را غالبا به دو منظور با هم ترکیب می‌کنند؛ ۱- افزایش عملکرد سیستم ۲- کاهش اثر نقاط ضعفی که آن سیستم‌ها وقتی به تنهایی به کار گرفته شوند، دارند. از میان سه روش موجود (CF و CB و KB)، غالباً روش CF یک پای ثابت این ترکیبات است.

__________________

تعرفه ارزان تبلیغات در اولین و بزرگترین سایت هوش مصنوعی ایران !
با بیش از صد و چهل هزار کاربر!

masi.talebifard

سلام
منابع رو لطفا ذکر کنید؟؟