پروپوزال توسعه یک سیستم توصیه‌گر مبتنی بر پالایش مشارکتی و یادگیری عمیق برای بهبود دقت پیشنهادات

توسعه یک سیستم توصیه‌گر مبتنی بر پالایش مشارکتی و یادگیری عمیق برای بهبود دقت پیشنهادات

این پروپوزال به بررسی و توسعه یک سیستم توصیه‌گر می‌پردازد که با ترکیب روش‌های پالایش مشارکتی و الگوریتم‌های یادگیری عمیق، قادر به ارائه پیشنهادات دقیق‌تر و شخصی‌سازی‌شده برای کاربران است. این سیستم با تحلیل رفتار کاربران و الگوهای تعامل آنها، می‌تواند نیازهای خاص هر کاربر را شناسایی کرده و پیشنهادات بهتری ارائه دهد.

اهداف

تحلیل داده‌های کاربران: جمع‌آوری و تحلیل داده‌های مربوط به تعاملات کاربران، نظیر امتیازدهی، خریدها و جستجوها برای شناسایی الگوهای رفتاری.
طراحی مدل ترکیبی: توسعه یک مدل که از تکنیک‌های پالایش مشارکتی و یادگیری عمیق استفاده کند تا دقت پیشنهادات را افزایش دهد.
ارزیابی عملکرد سیستم: بررسی و ارزیابی دقت سیستم در مقایسه با روش‌های سنتی و تحلیل تأثیر آن بر رضایت کاربران.

توضیحات تکمیلی

در این پروپوزال، به چالش‌ها و نیازهای خاص در زمینه ارائه پیشنهادات شخصی‌سازی‌شده پرداخته خواهد شد. همچنین، روش‌های مختلف یادگیری عمیق مانند شبکه‌های عصبی کانولوشنی (CNN) و شبکه‌های عصبی بازگشتی (RNN) برای تحلیل داده‌ها بررسی می‌شوند. این تحقیق می‌تواند به توسعه‌دهندگان کمک کند تا با استفاده از تکنیک‌های نوین، کیفیت خدمات خود را افزایش دهند و تجربه کاربری را بهبود بخشند.
با توجه به اهمیت روزافزون سیستم‌های توصیه‌گر در تجارت الکترونیک و رسانه‌های اجتماعی، این تحقیق می‌تواند به عنوان یک مرجع علمی برای محققان و متخصصان حوزه داده‌کاوی و یادگیری ماشین مورد استفاده قرار گیرد.