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DBSCAN क्लस्टरिंग एल्गोरिदम और SVM मशीन ट्रैकिंग विधि का उपयोग करके खोज गुणवत्ता में सुधार करने के लिए एक वेब अनुशंसा प्रणाली प्रदान करें

मोले फर्द

आज, वेब पेजों की बढ़ती वृद्धि के कारण, एक ऐसी प्रणाली का अस्तित्व आवश्यक प्रतीत होता है जो वेब पर उपलब्ध विशाल मात्रा में डेटा से उपयोगकर्ताओं द्वारा आवश्यक जानकारी निकाल सके। ऐसा करने के लिए, हमें संबंधित सिस्टम को अनुकूलित करने की आवश्यकता है। अपने सिस्टम को अनुकूलित करने के सर्वोत्तम तरीकों में से एक है अनुशंसा प्रणाली का उपयोग करना। अनुशंसा प्रणाली ऐसी प्रणाली है जो उपयोगकर्ता से सीमित जानकारी प्राप्त करके उपयोगकर्ता को उचित सुझाव दे सकती है। अनुशंसा प्रणाली उपयोगकर्ता के भविष्य के अनुरोधों की भविष्यवाणी कर सकती है और फिर उपयोगकर्ता के पसंदीदा पृष्ठों की सूची तैयार कर सकती है। दूसरे शब्दों में, उपयोगकर्ता के व्यवहार का एक सटीक सूचकांक प्राप्त किया जा सकता है और एक पेज की भविष्यवाणी की जा सकती है जिसे उपयोगकर्ता अगले कदम में चुनेगा, जो कोल्ड स्टार्ट सिस्टम की समस्या को हल कर सकता है और खोज की गुणवत्ता में सुधार कर सकता है। इस लेख में, वेब के क्षेत्र में अनुशंसा प्रणाली को बेहतर बनाने के लिए एक नई विधि प्रस्तावित की गई है, जो डेटा क्लस्टरिंग के लिए DBSCAN क्लस्टरिंग एल्गोरिदम का उपयोग करती है, जो 99% दक्षता स्कोर प्राप्त करती है। फिर, पेज रैंक एल्गोरिदम का उपयोग करके, उपयोगकर्ता के पसंदीदा पृष्ठों का वजन किया जाता है। फिर, SVM पद्धति का उपयोग करते हुए, हम डेटा को वर्गीकृत करते हैं और उपयोगकर्ता को पूर्वानुमान उत्पन्न करने के लिए एक हाइब्रिड अनुशंसा प्रणाली देते हैं, जो अंततः अनुशंसाकर्ता को उन पृष्ठों की सूची प्रदान करेगा जिनमें उपयोगकर्ता की रुचि हो सकती है। शोध परिणामों के मूल्यांकन से पता चला है कि इस प्रस्तावित पद्धति का उपयोग करके कॉल अनुभाग में 95% का स्कोर और सटीकता अनुभाग में 99% स्कोर प्राप्त किया जा सकता है, जो साबित करता है कि यह अनुशंसा प्रणाली 90% तक प्राप्त कर सकती है। उपयोगकर्ता पृष्ठों को सही ढंग से पहचानें और अन्य पिछली प्रणालियों की कमजोरियों को बहुत कम करें।