پروپوزال طراحی یک سیستم توصیه‌گر در شبکه‌های اجتماعی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و روش‌های انتخاب ویژگی مبتنی بر خوشه‌بندی

پروپوزال طراحی یک سیستم توصیه‌گر در شبکه‌های اجتماعی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و روش‌های انتخاب ویژگی مبتنی بر خوشه‌بندی

پروپوزال طراحی یک سیستم توصیه‌گر در شبکه‌های اجتماعی با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و روش‌های انتخاب ویژگی مبتنی بر خوشه‌بندی، به بررسی و توسعه روشی می‌پردازد که می‌تواند به بهبود کیفیت پیشنهادات ارائه شده به کاربران کمک کند. با توجه به حجم بالای داده‌ها و تنوع اطلاعات در شبکه‌های اجتماعی، این سیستم می‌تواند با تحلیل رفتار کاربران و شناسایی الگوهای مشابه، پیشنهادات دقیق‌تری ارائه دهد.

توضیحات:

– هدف: این تحقیق به دنبال طراحی یک سیستم توصیه‌گر است. که با استفاده از الگوریتم‌های یادگیری ماشین و روش‌های انتخاب ویژگی، بتواند پیشنهادات بهینه‌ای را برای کاربران در شبکه‌های اجتماعی ارائه دهد.

– روش‌شناسی:
– استفاده از روش‌های انتخاب ویژگی مانند الگوریتم گرده‌افشانی گل‌های کلونال برای شناسایی ویژگی‌های کلیدی که بر تعاملات کاربران تأثیر دارند.
– ترکیب این ویژگی‌ها با مدل‌های بیزین برای پیش‌بینی علایق و رفتارهای کاربران بر اساس داده‌های تاریخی آن‌ها.
– ارزیابی عملکرد سیستم با استفاده از معیارهای دقت و کارایی در مقایسه با سیستم‌های توصیه‌گر سنتی.

– کاربردها: این مدل می‌تواند در بهبود تجربه کاربری در شبکه‌های اجتماعی، افزایش تعاملات و کمک به کاربران برای پیدا کردن محتوا و افراد جدید مورد علاقه‌شان مورد استفاده قرار گیرد.

– نتایج مورد انتظار: پیش‌بینی می‌شود که این تحقیق بتواند دقت سیستم‌های توصیه‌گر را افزایش دهد. به کاربران کمک کند تا با محتوای مرتبط‌ تر و مفیدتری آشنا شوند.

این موضوع نه تنها بر روی بهینه‌سازی سیستم‌های توصیه‌گر تأکید دارد بلکه به بررسی چالش‌ها و فرصت‌های جدید در زمینه تحلیل داده‌ها و یادگیری ماشین نیز می‌پردازد.