情報技術およびソフトウェア工学ジャーナル
オープンアクセス

概要

機械学習技術に基づく推薦システムのための新しいプロファイル学習モデル

シェリーン・H・アリ、アリ・I・エル・デソウキー、アハメド・I・サレ

レコメンデーション システム (RS) は、エンド ユーザーにパーソナライズされたターゲットを絞ったレコメンデーションを提供することで、情報過多の問題に対処するために使用されてきました。RS は、ユーザーに役立つアイテムを提案するソフトウェア ツールおよびテクニックであるため、通常はデータ マイニングのテクニックと方法論が適用されます。この論文の主な貢献は、垂直レコメンデーション システムのレコメンデーション精度を向上させる新しいユーザー プロファイル学習モデルを紹介することです。提案されたプロファイル学習モデルは、インテリジェントのマルチ分類モジュールで使用されている垂直分類器を使用します。適応型垂直レコメンデーション (IAVR) システムを使用して、ユーザーの関心領域を検出し、それに応じてユーザーのプロファイルを構築します。実験結果により、提案されたプロファイル学習モデルの有効性が実証されており、これによりレコメンデーション精度が向上します。