بناء أنظمة التوصية باستخدام تقنيات التعلم الآلي واستخراج البيانات بناء أنظمة التوصية باستخدام تقنيات التعلم الآلي واستخراج البيانات

منيطة, يوسف; السباعي, سهيل محمد; بوراس, علي; حبه, أحمد; البدري, فتحية

dc.contributor.author	منيطة, يوسف
dc.contributor.author	السباعي, سهيل محمد
dc.contributor.author	بوراس, علي
dc.contributor.author	حبه, أحمد
dc.contributor.author	البدري, فتحية
dc.date.accessioned	2025-07-21T10:24:29Z
dc.date.available	2025-07-21T10:24:29Z
dc.date.issued	2024-04-17
dc.identifier.issn	2789-858X
dc.identifier.uri	http://dspace-su.server.ly:8080/xmlui/handle/123456789/3304
dc.description.abstract	تُقدم الدراسة الحالية استخدامًا فريدًا لخوارزميات التعلم الآلي لتطوير نظام توصيات. تُستخدم أنظمة التوصيات غالبًا في مجموعة واسعة من القطاعات، بما في ذلك التجارة الإلكترونية والترفيه ومحركات البحث. أنظمة التوصيات هي خوارزميات تستخدم تفضيلات المستخدم وسلوكه للتوصية بأشياء ذات صلة، مثل الأفلام والكتب والسلع والأغاني. تتناول هذه المقالة الخصائص والميزات العديدة للمنهجيات المختلفة المستخدمة في أنظمة التوصيات، مع التركيز على تصفية المعلومات المهمة وتحديد أولوياتها لتكون بمثابة بوصلة لعمليات البحث. عندما توصي محركات التوصيات بشكل صحيح بمحتوى أو عناصر فردية، فإنها تمنح الشركات ميزة تنافسية على المنافسين وتدر دخلًا كبيرًا. تبحث هذه الدراسة في التصفية القائمة على المحتوى، والتي تقترح أشياء ذات سمات مماثلة لتلك التي أعجبت المستخدم سابقًا. كما تبحث في التصفية الهجينة، التي تجمع بين تقنيات التصفية القائمة على المحتوى والتصفية التعاونية (باستخدام بيانات تفاعل المستخدم مع العنصر) لحل مشكلات مثل مشكلة البداية الباردة (قلة بيانات المستخدم) وندرة البيانات (قلة تفاعلات المستخدم مع العنصر). تُنتج أنظمة التوصية المُثبّتة، التي تستخدم أساليب التصفية القائمة على المحتوى والهجينة، اقتراحات فردية واعدة. يُعدّ التصفية القائمة على المحتوى فعالاً بشكل خاص في اقتراح سلع متشابهة، بينما يُوفّر التصفية الهجينة مجموعة اقتراحات أكثر تنوعًا ودقةً من خلال تضمين تفضيلات المستخدم. للتصفية القائمة على المحتوى حدودٌ بسبب ندرة البيانات، وهو ما تُعالجه التصفية الهجينة. كشفت هذه المقالة أن التقنية المُقترحة تستخدم التصفية القائمة على المحتوى عند تطبيقها على مجموعات البيانات الصغيرة والمتوسطة. ومع ذلك، يُستخدم التصفية الهجينة عندما تكون مجموعة البيانات ضخمة ومتناثرة.	en_US
dc.language.iso	other	en_US
dc.publisher	جامعة سرت - Sirte University	en_US
dc.relation.ispartofseries	المجلد الرابع العدد الأول (2024;80-88
dc.subject	،بناء أنظمة التوصية	en_US
dc.subject	،باستخدام تقنيات التعلم الآلي	en_US
dc.subject	،استخراج البيانات بناء أنظمة	en_US
dc.subject	،التوصية باستخدام تقنيات التعلم الآلي	en_US
dc.subject	.استخراج البيانات	en_US
dc.title	بناء أنظمة التوصية باستخدام تقنيات التعلم الآلي واستخراج البيانات بناء أنظمة التوصية باستخدام تقنيات التعلم الآلي واستخراج البيانات	en_US
dc.type	Article	en_US