عنوان:ارائه مدلی برای سیستمهای توصیه گر در شبکه های مبتنی بر اعتماد
تعداد صفحات :149
چکیده:
امروزه با گسترش و رشد روز افزون اطلاعات در فضای مجازی و وجود انبوهی از کالا یا خدماتی که در وب سایتهای تجاری و خدماتی ارائه میگردند کاربران را با این مشکل مواجه نموده است که چگونه کالا یا خدمت مورد نظر خود را به راحتی و با صرف کمترین زمان ممکن بیابند. در این میان سیستمهای توصیهگر با هدف تسهیل و یاری رساندن به کاربران در زمینه انتخاب و یافتن کالای مورد نیاز ایشان با استفاده از علوم و روشهای مبتنی بر داده کاوی اطلاعات، ایجاد و توسعه یافتهاند. همچنین در سالهای اخیر ظهور و گسترش شبکههای اجتماعی و شبکههای مبتنی بر رابطه اعتماد میان کاربران، باعث گشوده شدن افق جدیدی در ارائه سیستمهای توصیهگر و توسعه نسل جدیدی از اینگونه سیستمها گردیده است و آنرا به یکی از موضوعات جذاب و مورد توجه محققان تبدیل نموده است.
از میان روشها و مدلهای موجود در زمینه سیستمهای توصیهگر روش پالایش گروهی به لحاظ سادگی پیادهسازی از محبوبیت قابل ملاحظهای برخوردار است اما این روش در ارائه پیشنهادات مناسب و قابل قبول به کاربران تازه وارد دارای ضعفهای جدی میباشد. سیستمهای توصیه گر مبتنی بر اعتماد، با بهرهگیری از رابطه اعتماد میان کاربران، در جهت رفع نقاط ضعف بیان شده و خصوصا ارائه پیشنهادات مناسب به کاربران تازه وارد گامهای موثری برداشتهاند. در این تحقیق سعی شده است تا از تلفیق و ترکیب روشهای موجود در زمینه پالایش گروهی و همچنین مدلهای مبتنی بر اعتماد و بررسی نقاط ضعف و قوت آنها مدلی نوین و توسعه یافته ارائه گردد که در آن نتایج از خطای کمتر و دقت بالاتری برخوردار بوده و با افزایش معیار پوشش بتوان به درصد بیشتری از کاربران پاسخ مناسب ارائه نمود. برای این منظور در میان انواع روشهای پالایش گروهی، روش مبتنی بر آیتم و برای پیمایش شبکه اعتماد میان کاربران نیز از روش پیمایش تصادفی بهره گرفته شده است، همچنین با تفسیر و تعدیل نظرات کاربران و اتخاذ شیوهای مناسب جهت محاسبه مقدار دقیق اعتماد میان کاربران و تغییر در نحوه پیمایش شبکه اعتماد میان ایشان سعی در بهبود و کاهش خطاهای نتایج گردیده است. در نهایت، جهت ارزیابی و برآورد مدل ترکیبی ارائه شده، نتایج و آمارهای حاصل از اجرای مدل پیشنهادی بر روی مجموعه داده های Epinions و Movielens و مقایسه آنها با نتایج مدل پایه TrustWalkerبه عنوان یکی از بهترین مدلهای ترکیبی ارائه شده در زمینه سیستمهای توصیه گر مبتنی بر اعتماد، ارائه میگردد.
فصل اول: مقدمه ای بر انواع سیستم های توصیه گر
1-1- مقدمه
گسترش سریع و روز افزون اطلاعات ارائه شده بر روی شبکه جهانی اینترنت، کاربران را با مشکلات عدیده و قابل تاملی در خصوص انتخاب منابع و اطلاعات مورد نیاز ایشان مواجه نموده است و چه بسا که بدون راهنمایی و هدایت صحیح، کاربران در اخذ تصمیمات صحیح یا انتخاب کالا و خدمات مورد نیازشان دچار اشتباه شده که این امر تبعات عدیدهای از جمله نارضایتی، سلب اطمینان کاربران و مشتریان سایتهای موجود بر روی اینترنت را به همراه خواهد داشت. از اینرو وجود ابزار و سیستمهایی برای کمک به کاربران در انتخاب اطلاعات مناسب و مورد نیاز ایشان کاملا ضروری به نظر میرسد. در سالهای اخیر برای برآورده سازی این نیازها سیستمهای توصیهگرمطرح و توسعه یافتهاند و الگوریتمها ، مقالات و متون علمی بسیار متنوع و مختلفی در این زمینه مطرح گردیده است .
در این میان، ایجاد و گسترش شبکههای اجتماعی، شبکههای اعتماد و وجود انواع روابط میان کاربران این شبکهها افق جدیدی را برروی محققان و توسعه دهندگان سیستمهای توصیهگر گشوده است تا با بهرهگیری از علوم اجتماعی و علوم روان شناختی حاکم در این شبکهها و خصوصا وجود رابطه اعتماد میان کاربران بتوانند نسل جدیدی از سیستمهای توصیهگر را تحت عنوان “سیستمهای توصیهگر مبتنی بر اعتماد[1]“معرفی و عرضه نمایند. این سیستمها قادر هستند تا به درصد بیشتری از کاربران پاسخ مناسب را ارائه دهند و همچنین نتایج آنها از دقت بالاتری برخوردار میباشد.
با توجه به کثرت کاربران و افراد عضو شبکههای مبتنی بر اعتماد و شبکههای اجتماعی، همچنین تنوع رفتار و ویژگیهای ایشان، تنها یک شیوه یا یک مدل قادر به پاسخگویی و ارائه پیشنهادات دقیق و قابل قبول نمیباشد که این امر باعث ظهور سیستمهای توصیهگر ترکیبی[2]گردیده است. در این سیستمها سعی شده است تا با ترکیب انواع مختلفی از سیستمهای توصیهگر بتوان سیستمی تولید نمود که دارای مزایای حداکثری و معایب حداقلی باشد.
در این پایان نامه سعی شده است تا با تغییر، اصلاح، تلفیق و ترکیب تعدادی از روشها و الگوریتمهای مطرح و قابل قبول در سطح جهانی، مدلی ارائه گردد که نسبت به مدلهای پیشین دارای دقت و درصد پوشش بالاتری باشد و همچنین بتواند نقایص مدلهای پیشین خصوصا در رابطه با ارائه پیشنهاد به کاربران تازه وارد[3] را تا حد قابل قبولی مرتفع نماید.
1-2- سیستمهای توصیه گر
تعاریف متفاوتی برای سیستمهای توصیهگر ارائه شده‌است. عدهای از محققان سیستمهای توصیهگر را زیرمجموعه‌ای از سیستمهای تصمیمیار[4] می‌دانند و آنها را سیستمهای اطلاعاتی[5] تعریف میکنند که توانایی تحلیل رفتارهای گذشته و ارائه توصیه‌هایی برای مسائل جاری را دارا میباشند[1]. به زبان ساده‌تر در سیستمهای توصیهگر تلاش بر این است تا با حدس زدن شیوه تفکر کاربر به کمک اطلاعاتی که از نحوه رفتار وی یا کاربران مشابه و نظرات آنها داریم مناسب‌ترین و نزدیک‌ترین کالا یا خدمت به سلیقه او را شناسایی و پیشنهاد کنیم. این سیستمها در حقیقت سعی دارند فرایندی را که ما در زندگی روزمره خود بکار می‌بریم و طی آن تلاش می‌کنیم تا افرادی با سلایق نزدیک به خود را پیدا کرده و از آنها در مورد انتخاب‌هایمان نظر بخواهیم را شبیه سازی نمایند.
به صورت کلیتر سیستمهای توصیهگر زیر مجموعهای از سیستمهای پالایش اطلاعات[6]هستند که وظیفه آنها جستجو برای بیان پیشبینی امتیاز(درجه)[7] یا بیان سلایق و ترجیحات[8] یک کاربر در خصوص یک موضوع[9] ( مانند موسیقی، کتاب یا فیلم) یا یک عنصر اجتماعی مانند افراد و گروهها میباشد[2]–[4].
1-3- انواع سیستمهای توصیه گر از لحاظ عملکردی
سیستمهای توصیهگر به لحاظ نحوه ارائه نتایج و پیشنهادات به کاربران خود، به شیوه های متفاوتی عمل می نمایند که در ذیل به پاره ای از آنها به صورت فهرست وار اشاره میگردد:
– پیشنهاد لیستی متشکل از n کالا یا محصول برتر (معمولا n برابر 10 است )
– پیشنهادات فصلی و موردی مانند پیشنهاد یک هتل دارای تخفیف جهت تعطیلات
– بیان درصد علاقهمندی سایر کاربران به یک محصول خاص، به عنوان مثال: “80 درصد کاربران از خرید این محصول راضی بوده اند “
– پیش بینی میزان امتیازی که یک کاربر به یک محصول خاص خواهد داد
در این تحقیق سعی در ایجاد مدلی است که بتواند نظر و امتیاز تخصیص داده شده توسط یک کاربر خاص به یک محصول یا آیتم خاص را پیشبینی نماید.
1-4- مزایا و اهمیت یک سیستم توصیه گر کارآمد
طبق آمار رسمی ارائه شده توسط سایت فروش کتاب Amazon[10] ، 35 درصد از فروش این سایت به واسطه وجود سیستم توصیهگر و ارائه پیشنهادات مناسب به علاقهمندان کتاب می باشد[5] همچنین سایت اجاره فیلم Netflix برای بهبود 10 درصدی دقت سیستم توصیهگر خود موسوم به Cinematch[11]جایزه ای بالغ بر یک میلیون دلار برای محققان در نظر گرفته است. هر دو مثال فوق نشان دهنده اهمیت سیستمهای توصیهگر و نقش آنها در تجارت میباشد. در ذیل تعدادی از دلایل اهمیت وجود یک سیستم توصیهگر مناسب و کارآمد در یک سایت تجارت الکترونیک برشمرده میگردد:
– راهنمایی کاربران و بازدید کنندگان در انتخاب کالا ، محصول یا خدمت مناسب
– تسریع در زمان انتخاب کالای مورد نظر مشتری مانند انتخاب یک فیلم مناسب در میان میلیونها فیلم موجود در سایت
– جمع آوری اطلاعات ارزشمند در خصوص سلایق و رفتار کاربران جهت برنامه ریزی های آتی
– جذب مشتریان و بازدید کنندگانی که برای اولین بار است از سایت بازدید میکنند
– افزایش میزان رضایتمندی کاربران و طبیعتا افزایش سود سرمایه گذاران تجاری
– ایجاد احساس اطمینان در مشتری با ارائه آمار نظرات سایر کاربران
– بهبود معیارهای سنجش رتبه و درجه پورتال یا سایت
– توجه به جنبه های روانشناختی کاربران
– افزایش آگاهی کاربر در زمینه مورد علاقه وی
[1] Trust-Based Recommendation Systems(TBRS)
[2] Hybrid Recommender System
[3] Cold Start Users
[4] Decision Support Systems(DSS)
[5] Information Systems(IS)
[6] Information Filtering Systems
[7] Ratings
[8] Preferences
[9] Item
[10]http://www.amazon.com
[11] http://www.netflixprize.com
فهرست مطالب:
فصل اول : مقدمهای بر انواع سیستم توصیه گر
1-1- مقدمه
1-2- سیستمهای توصیه گر
1-3- انواع سیستمهای توصیه گر از لحاظ عملکردی
1-4- مزایا و اهمیت یک سیستم توصیه گر کارآمد
1-5- معایب و مشکلات کلی سیستمهای توصیه گر
1-6- انواع رویکردها و مدلهای موجود در زمینه پیاده سازی سیستمهای توصیه گر
1-7- تشریح و بیان مسئله
1-8- اهداف تحقیق
1-9- سوالات و فرضیه های تحقیق
1-10- مراحل تحقیق
1-11- فصول پایان نامه
فصل دوم : مروری بر ادبیات تحقیق و مبانی نظری تحقیق
2-1- مقدمه
2-2- پالایش گروهی (Collaborative Filtering)
2-2-1- پالایش گروهی مبتنی بر حافظه(Memory Based)
2-2-1-1- روش پالایش گروهی مبتنی بر آیتم
2-2-1-2- امتیازدهی به صورت پیش فرض
2-2-1-3- تشدید حالت(Case Amplification)
2-2-2- پالایش گروهی مبتنی بر مدل(Model Based)
2-3- پالایش محتوایی (Content Based Filtering)
2-4- تکنیکهای ترکیبی
2-5- سیستمهای توصیه گر مبتنی بر رابطه اعتماد میان کاربران
2-5-1- چگونگی کارکرد سیستم توصیه گر مبتنی بر اعتماد
2-5-2- مزایا و معایب
2-5-3- انتشار اعتماد و تجمیع اعتماد
2-6- چالش ها و محدودیتهای موجود
2-6-1- نقصان و کاستی اطلاعات
2-6-2- مشکل کاربران تازه وارد
2-6-3- کلاهبرداری و تقلب
2-6-4- پیچیدگی های محاسباتی و زمانی
2-7- معیارهای ارزیابی سیستمهای توصیه گر
2-7-1- خطای جذر میانگین مربعات (RMSE)
2-7-2- معیار درصد پوشش
2-7-3- معیار دقت
2-7-4- معیار F-Measure
فصل سوم : مروری بر مطالعات و تحقیقات پیشین
3-1- مقدمه
3-2- مرور کارهای گذشته
3-2-1- مدل MoleTrust
3-2-2- مدل TidalTrust
3-2-3- مدل دانه سیب
3-2-4- مدل ارائه شده توسط Anderson
3-2-5- مدل ارائه شده توسط O’Donovan
3-2-6- مدل TrustWalker
3-2-6-1- ساختار مدل TrustWalker
3-2-6-2- تشابه آیتم ها
3-2-6-3- خصوصیات ویژه مدل TrustWalker
3-2-6-3-1- فراگیری و عمومیت مدل
3-2-6-3-2- اطمینان به نتایج حاصل
3-2-6-3-3- تفسیرپذیری و قابل توضیح بودن نتایج
3-2-6-4- نمایش ماتریسی مدل TrustWalker
3-2-6-5- نتیجه گیری در خصوص مدل TrustWalker
فصل چهارم : تشریح مدل ترکیبی پیشنهادی و چگونگی توسعه و بهبود مدل پایه
4-1- مقدمه
4-2- تشریح مدل کلی TrustWalker
4-2-1- علائم نشانه گذاری و متغیرهای مدل
4-2-2- روند یک پیمایش تصادفی در شبکه
4-2-3- انتخاب تصادفی یک کاربر
4-2-4- انتخاب یک آیتم مشابه
4-2-5- تشابه آیتم ها
4-2-6- محاسبه احتمال ماندن در یک گره شبکه اعتماد
4-2-7- چگونگی انجام پیشبینی امتیاز
4-2-8- چگونگی محاسبه احتمال
4-2-9- چگونگی محاسبه عملی
4-2-10- شرط اتمام کلی مدل
4-3- بهبود و توسعه مدل TrustWalker
4-3-1- استفاده از فرمول jaccard جهت محاسبه تشابه آیتم ها
4-3-2- حذف میانگین از فرمول پیرسون
4-3-3- استفاده از تکنیک مبتنی بر آیتم خالص
4-3-4- تعدیل و تفسیر نظرات کاربران
4-3-5- محاسبه دقیق مقدار اعتماد یا امتیاز رابطه میان دو کاربر
4-3-6- محاسبه ترکیبی امتیاز رابطه میان کاربران
فصل پنجم : تشریح روند انجام آزمایشات و نتایج حاصل
5-1- مقدمه
5-2- معرفی مجموعه داده epinions
5-2-1- ویژگیهای مجموعه داده epinions
5-2-2- آماده سازی و نحوه پالایش دادهها
5-2-3- ایجاد مجموعه داده نمونه
5-3- مجموعه داده movielens
5-3-1- ویژگیهای مجموعه داده movielens
5-4- نیازمندیهای نرم افزاری
5-5- نیازمندیهای سخت افزاری
5-6- متدولوژی نرم افزاری
5-7- پارامترهای پیش فرض انجام آزمایشات
5-8- نتایج اجرای آزمایشات با مجموعه داده epinions و movielens
5-8-1- بررسی تاثیر عمق پیمایش بر روی نتایج حاصل در خصوص کاربران تازه وارد
5-8-2- بررسی تاثیر تاریخ اعلام نظرات توسط کاربران
5-8-3- بررسی تاثیر تغییر فرمول محاسبه تشابه آیتمها
5-8-4- بررسی تاثیر بکارگیری مکانیزم تفسیر و تعدیل نظرات کاربران
5-8-5- بررسی تاثیر بکارگیری انواع روشهای ترکیبی برای انتخاب کاربران و پیمایش شبکه
5-8-5-1- نحوه محاسبه امتیاز رابطه موجود میان کاربران
5-8-5-2- بررسی تاثیر بکارگیری روشهای ترکیبی در عملکرد سیستم برای تمامی کاربران
5-8-5-3- بررسی تاثیر بکارگیری روشهای ترکیبی در عملکرد سیستم برای کاربران تازه وارد
5-8-6- بررسی تاثیر بکارگیری توام مکانیزم تفسیر امتیازات کاربران به همراه استفاده از روشهای ترکیبی انتخاب کاربران و پیمایش شبکه اعتماد
5-9- انجام آزمایشات با مجموعه داده movielens
5-9-1- نتایج حاصل از اجرای روشهای ترکیبی مورد استفاده در مدل توسعه یافته
فصل ششم : نتیجه گیری نهایی و کارهای آینده
6-1- مقدمه
6-2- عملکرد مدل توسعه یافته
6-2-1- عملکرد مدل توسعه یافته در خصوص تمامی کاربران
6-2-2- عملکرد مدل توسعه یافته در خصوص کاربران تازه وارد
6-3- نتیجه گیری نهایی
6-3-1- تحلیل نهایی نتایج حاصل از انجام آزمایشات بر روی مجموعه داده epinions
6-3-2- تحلیل نهایی نتایج حاصل از انجام آزمایشات بر روی مجموعه داده movielens
6-4- پیشنهادات کارهای آینده
اختصارات
فهرست منابع
فایل ورد قابل ویرایش
چطور این فایل رو دانلود کنم؟
برای دانلود فایل کافیه روی دکمه "خرید و دانلود" کلیک کنید تا صفحه "پیش فاکتور خرید" برای شما باز شود و مشخصات (نام و نام خانوادگی ، تماس و ایمیل ) رو با دقت ثبت کنید و روی دکمه "پرداخت آنلاین" کلیک کنید بعد از پرداخت هزینه از طریق سیستم بانکی به سایت برگشت داده میشوید و صفحه دانلود برای شما نمایش داده میشود
آیا فایل رو بلافاصله بعد از خرید تحویل می گیرم؟
بله. بلافاصله بعد از پرداخت آنلاین ، صفحه دانلود فایل برای شما نمایش داده میشود و می توانید فایل خریداری شده را دانلود نمایید
نمی توانم به صورت آنلاین خرید انجام دهم
در صورتی که امکان پرداخت آنلاین برای شما میسر نمی باشد می توانید هزینه فایل را به صورت آفلاین ( کارت به کارت) پرداخت نمایید تا فایل برای شما ارسال شود برای این کار کافیست در پیش فاکتور خرید مراحل خرید آفلاین را دنبال کنید
هزینه رو پرداخت کردم اما نمی توانم فایل را دانلود کنم
در سایت ام پی فایل چند روش پشتیبانی برای راحتی شما در نظر گرفتیم تا با سرعت بیشتری به پیام های شما رسیدگی کنیم. برای دریافت سریع فایل می تونید از گزینه پیگیری پرداخت یا تماس با ما (واقع در منوی بالای سایت) و یا از طریق شماره 09395794439 با ما در ارتباط باشید .
فایل دانلود شده با توضیحات ارائه شده مطابقت ندارد
اگر فایل با توضیحات ارائه شده توسط فروشنده همخوانی ندارد کافیست از طریق قسمت تماس با ما یا شماره 09395794439 با ما در میان بگذارید تا پیگیری های لازم صورت گیرد و فایل اصلی برای شما ارسال شود در صورتی که به هر دلیلی فایل اصلی در دسترس نباشد هزینه پرداختی شما برگشت داده میشود
برای به مشکل نخوردن در زمان خرید چه اقدامی انجام دهم ؟
برای اینکه در زمان پرداخت آنلاین به مشکل برخورد نکنید باید V P N خاموش باشد و از مرورگرهای موزیلا فایرفاکس و کروم استفاده کنید. و ضمنا در صفحه "پیش فاکتور خرید" مشخصات خود را به شکل صحیح وارد کنید تا در پیگیری های بعدی با مشکل مواجه نشوید