सूचना प्रौद्योगिकी और सॉफ्टवेयर इंजीनियरिंग जर्नल
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अमूर्त

मशीन लर्निंग तकनीक पर आधारित अनुशंसा प्रणाली के लिए एक नया प्रोफ़ाइल लर्निंग मॉडल

शीरीन एच अली, अली आई एल देसौकी और अहमद आई सालेह

अंतिम उपयोगकर्ताओं को वैयक्तिकृत और लक्षित अनुशंसाएँ प्रदान करके सूचना अधिभार समस्या को सफलतापूर्वक संबोधित करने के लिए अनुशंसा प्रणाली (RS) का उपयोग किया गया है। RS सॉफ़्टवेयर उपकरण और तकनीकें हैं जो उपयोगकर्ता के लिए उपयोग की जाने वाली वस्तुओं के लिए सुझाव प्रदान करती हैं, इसलिए, वे आम तौर पर डेटा माइनिंग से तकनीकों और पद्धतियों को लागू करते हैं। इस पत्र का मुख्य योगदान ऊर्ध्वाधर अनुशंसा प्रणालियों की अनुशंसा सटीकता को बढ़ावा देने के लिए एक नया उपयोगकर्ता प्रोफ़ाइल लर्निंग मॉडल पेश करना है। प्रस्तावित प्रोफ़ाइल लर्निंग मॉडल ऊर्ध्वाधर क्लासिफायर का उपयोग करता है जिसका उपयोग इंटेलिजेंट के मल्टी क्लासिफिकेशन मॉड्यूल में किया गया है। उपयोगकर्ता की रुचि के क्षेत्र की खोज करने के लिए अनुकूली वर्टिकल अनुशंसा (IAVR) प्रणाली, और फिर उसके अनुसार उपयोगकर्ता की प्रोफ़ाइल का निर्माण करती है। प्रायोगिक परिणामों ने प्रस्तावित प्रोफ़ाइल लर्निंग मॉडल की प्रभावशीलता को सिद्ध किया है, जो तदनुसार अनुशंसा सटीकता को बढ़ावा देगा।