Журнал основ возобновляемой энергии и приложений
Открытый доступ

Абстрактный

Новая модель обучения профиля для системы рекомендаций на основе техники машинного обучения

Ширин Х. Али, Али И. Эль-Десуки и Ахмед И. Салех

Рекомендательные системы (RS) успешно использовались для решения проблемы информационной перегрузки путем предоставления персонализированных и целевых рекомендаций конечным пользователям. RS — это программные инструменты и методы, предоставляющие предложения по элементам, которые могут быть полезны пользователю, поэтому они обычно применяют методы и методологии из Data Mining. Основной вклад этой статьи заключается в представлении новой модели обучения профиля пользователя для повышения точности рекомендаций вертикальных рекомендательных систем. Предлагаемая модель обучения профиля использует вертикальный классификатор, который использовался в модуле мультиклассификации интеллектуальной системы адаптивных вертикальных рекомендаций (IAVR), чтобы обнаружить область интересов пользователя, а затем построить профиль пользователя соответствующим образом. Экспериментальные результаты доказали эффективность предлагаемой модели обучения профиля, которая соответственно будет способствовать повышению точности рекомендаций.