Signal and Data Processing
پردازش علائم و دادهها
JSDP
Engineering & Technology
http://jsdp.rcisp.ac.ir
1
admin
2538-4201
2538-421X
10.52547/jsdp
1
8888
fa
jalali
1401
2
1
gregorian
2022
5
1
19
1
online
1
fulltext
fa
سامانه پیشنهادگر ترکیبی، مبتنی بر هستانشناسی برای مقابله با مشکل شروع سرد
An Ontological Hybrid Recommender System for Dealing with Cold Start Problem
مقالات پردازش دادههای رقمی
Paper
پژوهشي
Research
<div style="text-align: justify;"><span style="font-size:12pt"><span style="direction:rtl"><span style="unicode-bidi:embed"><span new="" roman="" style="font-family:" times=""><b><span lang="FA" style="font-size:10.0pt"><span b="" nazanin="" style="font-family:">انتظار می­رود سامانههای پیشنهاد­گر</span></span></b><b> </b><b><span dir="LTR" style="font-size:8.0pt"><span bold="" new="" roman="" style="font-family:" times="">(RS) </span></span></b><b><span lang="FA" style="font-size:10.0pt"><span b="" nazanin="" style="font-family:">قلمهای دقیق را به مصرفکنندگان پیشنهاد دهند. شروع سرد مهم­ترین چالش در </span></span></b><b><span dir="LTR" style="font-size:8.0pt"><span bold="" new="" roman="" style="font-family:" times="">RS</span></span></b><b><span lang="FA" style="font-size:10.0pt"><span b="" nazanin="" style="font-family:">ها است. </span></span></b><b><span dir="LTR" style="font-size:8.0pt"><span bold="" new="" roman="" style="font-family:" times="">RS</span></span></b><b><span lang="FA" style="font-size:10.0pt"><span b="" nazanin="" style="font-family:">های ترکیبی اخیر، دو مدل پالایش محتوا پایه </span></span></b><b> </b><b><span dir="LTR" style="font-size:8.0pt"><span bold="" new="" roman="" style="font-family:" times="">(ConF)</span></span></b><b><span lang="FA" style="font-size:10.0pt"><span b="" nazanin="" style="font-family:">و پالایش مشارکتی</span></span></b><b> </b><b><span dir="LTR" style="font-size:8.0pt"><span bold="" new="" roman="" style="font-family:" times="">(ColF) </span></span></b><b><span lang="FA" style="font-size:10.0pt"><span b="" nazanin="" style="font-family:">را با هم ترکیب می­کنند. در این پژوهش، یک </span></span></b><b><span dir="LTR" style="font-size:8.0pt"><span bold="" new="" roman="" style="font-family:" times="">RS</span></span></b><b><span lang="FA" style="font-size:10.0pt"><span b="" nazanin="" style="font-family:"> ترکیبی مبتنی بر هستانشناسی معرفی می­شود که در آن هستان­شناسی در بخش </span></span></b><b><span dir="LTR" style="font-size:8.0pt"><span bold="" new="" roman="" style="font-family:" times="">ConF</span></span></b><b><span lang="FA" style="font-size:10.0pt"><span b="" nazanin="" style="font-family:"> بهکار رفته است، این در حالی است که ساختار هستان­شناسی توسط بخش </span></span></b><b><span dir="LTR" style="font-size:8.0pt"><span bold="" new="" roman="" style="font-family:" times="">ColF</span></span></b><b><span lang="FA" style="font-size:10.0pt"><span b="" nazanin="" style="font-family:"> بهبود داده می­شود. در این مقاله، رویکرد ترکیبی جدیدی مبتنی بر ترکیب شباهت جمعیتشناختی و شباهت کسینوسی بین کاربران به­منظور حل مشکل شروع سرد از نوع کاربر جدید، ارائه شده است. همچنین، رویکرد جدیدی مبتنی بر ترکیب شباهت هستان­شناسی و شباهت کسینوسی بین اقلام بهمنظور حل مسأله شروع سرد از نوع قلم جدید، ارائه شده است. ایده اصلی روش پیشنهادی، گسترش پروفایلهای کاربر/قلم بر اساس سازوکارهای مختلف برای ایجاد پروفایل با عملکرد بالاتر برای کاربران/قلم­ها است. روش پیشنهادی در یک مجموعهداده واقعی ارزیابی شده است و آزمایش­ها نشان می­دهند که روش پیشنهادی در مقایسه با روشهای پیشرفته</span></span></b><b><span dir="LTR" style="font-size:8.0pt"><span bold="" new="" roman="" style="font-family:" times="">RS </span></span></b><b><span lang="FA" style="font-size:10.0pt"><span b="" nazanin="" style="font-family:">، بهخصوص در مواجهه با مسأله شروع سرد، عملکرد بهتری دارد.</span></span></b></span></span></span></span></div>
<div style="text-align: justify;"><span style="font-size:12pt"><span new="" roman="" style="font-family:" times=""><b><span style="font-size:10.0pt"><span bold="" new="" roman="" style="font-family:" times=""><span style="color:black">Recommender systems that predict user ratings for a set of items are known as subset of information filtration systems. They help users find their favorite items from thousands of available items</span></span></span></b><span dir="RTL" lang="FA" style="color:black">.</span><b><span style="font-size:10.0pt"><span bold="" new="" roman="" style="font-family:" times=""><span style="color:black"></span></span></span></b></span></span><br>
<span style="font-size:12pt"><span new="" roman="" style="font-family:" times=""><b><span style="font-size:10.0pt"><span bold="" new="" roman="" style="font-family:" times=""><span style="color:black">One of the most important and challenging problems that recommendation systems suffer from is the problem of dispersion. This means that due to the scatter of data in the system, they are not able to find popular items with the desired reliability and accuracy. This is especially true when there are a large number of items and users in the system and the filled ratings are low. Another challenging problem that these systems suffer from is their scalability. One of the major problems with these systems is the cold start. This problem occurs due to the small number of items rated by the user, i.e. the scatter of users. This problem is divided into two categories: new user and new item. The main focus of this article is on the problem of the new user type. This problem occurs when a new user has just logged in and has not rated any item yet, or when the user has already logged in but has been less active in rating. The goal is to address these three challenges</span></span></span></b><span dir="RTL" lang="FA" style="color:black">.</span><b><span style="font-size:10.0pt"><span bold="" new="" roman="" style="font-family:" times=""><span style="color:black"></span></span></span></b></span></span><br>
<span style="font-size:12pt"><span new="" roman="" style="font-family:" times=""><b><span style="font-size:10.0pt"><span bold="" new="" roman="" style="font-family:" times=""><span style="color:black">In this study, an ontology-based hybrid recommender system is introduced in which ontology is used in the content-based filtering section, while the ontology structure is improved by the collaborative filtering section. In this paper, a new hybrid approach based on combining demographic similarity and cosine similarity between users is presented in order to solve the cold start problem of the new user type. Also, a new approach based on combining ontological similarity and cosine similarity between items is proposed to solve the cold start problem of the new item type. The main idea of the proposed method is to extend users’/items’ profiles based on different mechanisms to create higher-performance profiles for users/items</span></span></span></b><span dir="RTL" lang="FA" style="color:black">.</span><b><span style="font-size:10.0pt"><span bold="" new="" roman="" style="font-family:" times=""><span style="color:black"></span></span></span></b></span></span><br>
<span style="font-size:12pt"><span new="" roman="" style="font-family:" times=""><b><span style="font-size:10.0pt"><span bold="" new="" roman="" style="font-family:" times=""><span style="color:black">The proposed method is evaluated in a real data set, and experiments show that the proposed method performs better than the advanced recommender system methods, especially in the case of cold start.</span></span></span></b></span></span></div>
سامانه پیشنهادگر, هستانشناسی, توسعه پروفایل, سامانه پیشنهادگر ترکیبی
Recommender System, Ontology, Profile Expansion, Hybrid Recommender System
1
18
http://jsdp.rcisp.ac.ir/browse.php?a_code=A-10-279-14&slc_lang=fa&sid=1
payam
bahrani
پیام
بحرانی
p.bahrani@gmail.com
100319475328460010986
100319475328460010986
No
1Department of Computer Engineering, Science and Research branch, Islamic Azad University, Tehran
گروه مهندسی کامپیوتر، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران
Behrouz
Minaei Bidgoli
بهروز
مینایی بیدگلی
b_minaei-at@ac.ir
100319475328460010987
100319475328460010987
No
2Department of Computer Engineering, Iran University of Science and Technology, Tehran
دانشگاه علم و صنعت ایران
Hamid
Parvin
حمید
پروین
parvin@iust.ac.ir
100319475328460010988
100319475328460010988
Yes
3Department of Computer Engineering, Nourabad Mamasani Branch, Islamic Azad University, Nourabad Mamasani, IR
دانشگاه آزاد اسلامی واحد نورآباد ممسنی، فارس، ایران
Mitra
Mirzarezaee
میترا
میرزارضایی
mitra_mirzaee@gmail.com
100319475328460010989
100319475328460010989
No
5Department of Electrical Engineering, Persian Gulf University, Bushehr
دانشگاه آزاد اسلامی واحد علوم و تحقیقات
Ahmad
Keshavarz
احمد
کشاورز
ahmad_keshavarz@gmail.com
100319475328460010990
100319475328460010990
No
5Department of Electrical Engineering, Persian Gulf University, Bushehr
گروه مهندسی برق، دانشگاه خلیج فارس، بوشهر، ایران