بهبود عملکرد و نتایج سیستم توصیهگر پالایش مشارکتی با استفاده از الگوریتم بهینهساز گرگ خاکستری فازی غنیشده با الگوریتم بهینهسازی شیر | ||
چشمانداز مدیریت صنعتی | ||
دوره 11، شماره 4 - شماره پیاپی 44، 1400، صفحه 197-222 اصل مقاله (784.6 K) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.52547/JIMP.11.4.197 | ||
نویسندگان | ||
زهرا نخعی راد1؛ حسام زندحسامی* 2؛ عباس طلوعی اشلقی3 | ||
1دانشجوی دکتری مدیریت فناوری اطلاعات، گروه مدیریت فناوری اطلاعات، دانشکده مدیریت و اقتصاد، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران. | ||
2استادیار، گروه مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت و اقتصاد، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران. | ||
3استاد، گروه مدیریت صنعتی، دانشکده مدیریت و اقتصاد، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران. | ||
چکیده | ||
امروزه سیستم توصیهگر، روش پالایش اطلاعات بین وبسایتها و کاربران را بهمنظور شناسایی علاقه کاربر و ایجاد محصول پیشنهادی برای کاربران فعال تغییر داده است. سیستمهای توصیهگر را بهطورکلی به سه گروه مبتنی بر محتوا، مبتنی بر دانش و مبتنی بر پالایش مشارکتی و در بعضی موارد ترکیبی تقسیم میکنند. ایده اصلی پالایش مشارکتی این است که اگر کاربران علایق مشابه یا یکسان در گذشته داشته باشند و آن را بهاشتراک بگذارند، در آینده نیز احتمالاً سلیقههای مشابه خواهند داشت. این رویکرد نیاز به هیچ دانشی در مورد آیتمها ندارد. پالایش مشارکتی نیز دارای دو نوع اصلی مبتنی بر حافظه و مبتنی بر مدل است. روش مبتنی بر حافظه از اطلاعات امتیازدهی کاربران برای محاسبه شباهت بین کاربران یا آیتمها استفاده میکند. هدف اصلی این پژوهش نیز ارائه یک سیستم پیشنهاددهنده مبتنی بر حافظه برای بهبود نتایج الگوریتم پالایش مشارکتی است. در روش پیشنهادی برای یافتن شبیهترین کاربران به کاربر هدف از ترکیب دو الگوریتم گرگ خاکستری فازی و الگوریتم شیر استفاده شده است. نتایج اجرای روش پیشنهادی نشان میدهد که پارامترهای Precision، Recall و F-measure نسبت به روشهای پایه افزایش یافتهاند. | ||
کلیدواژهها | ||
سیستمهای توصیهگر؛ پالایش مشارکتی؛ الگوریتمهای فراابتکاری؛ الگوریتم بهینهسازی گرگ خاکستری؛ الگوریتم بهینهسازی شیر | ||
عنوان مقاله [English] | ||
Improving Collaborative Filtering Recommender System Results and Performance using Combination of Fuzzy Grey Wolf Optimizer Algorithm and Lion Optimization Algorithm | ||
نویسندگان [English] | ||
Zahra Nakhaei Rad1؛ Hessam Zandhessami2؛ Abbas Tolouei Ashlaghi3 | ||
1Ph.D. Candidate in Information Technology Management, Department of Information Technology Management, Faculty of Management and Economics, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran. | ||
2Assistant Professor, Department of Industrial Management, Faculty of Management and Economics, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran. | ||
3Professor, Department of Industrial Management, Faculty of Management and Economics, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran | ||
چکیده [English] | ||
Nowadays, recommender systems have reshaped the ways of information filtering between websites and the users in order to identify the users’ interests and generate product suggestions for the active users. Recommender systems are generally divided into three groups: Content-based, Knowledge-based, and collaborative-based, and in some cases hybrid. The main idea of collaborative filtering is that they predict a user’s interest in new items based on the recommendations of other people with similar interests. This Approach does not require having knowledge about items. Collaborative filtering has two main types: Memory-based and Model-based. Memory based Collaborative filtering makes use of user rating dataset to compute similarity index between set of users or set of items. The main purpose of this article is to offer a Memory-based Collaborative recommender system in order to optimize the results of Collaborative filtering algorithm. In the proposed method, the combination of fuzzy Grey Wolf Optimizer algorithm and Lion Optimization Algorithm is used to find the most similar users to the target user. The results of the proposed method confirmed a significant increment in Precision, Recall and F-measure in comparison with baseline methods. | ||
کلیدواژهها [English] | ||
Recommender Systems, Collaborative Filtering, Metaheuristic Algorithms, Grey Wolf Optimizer Algorithm, Lion Optimization Algorithm | ||
مراجع | ||
| ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 2,199 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 2,027 |