دانلود پاورپوینت آشنایی با فرآیند سامانه های توصیه گر (Recommender system)

سامانه های توصیه گر

سامانه های توصیه گر، یکی از مهمترین و پرکاربردترین فناوری های هوش مصنوعی هستند که در حال حاضر در بسیاری از صنایع و برنامه های کاربردی مورد استفاده قرار می گیرند. این سیستم ها به کاربران، محصولات، خدمات یا محتواهای مشابه را براساس سلایق، نیازها و علاقه مندی های آنها توصیه می کنند.

این پاورپوینت در 37 اسلاید تهیه شده و در ادامه نیز تصویر مربوط به اسلاید شماره 8 آن قرار داده شده است:

روند کار این سیستم ها

1. جمع آوری داده ها:

اولین گام در ساخت یک سیستم توصیه گر، جمع آوری داده ها است. این داده ها معمولاً شامل اطلاعات کاربران، محصولات، خدمات یا محتواهای مشابه و رفتار کاربران در استفاده از سیستم است. این داده ها می توانند از طریق نظرسنجی ها، سوالات پرسشنامه، تاریخچه خرید و مشاهده و غیره جمع آوری شوند.

2. پردازش داده ها:

پس از جمع آوری داده ها، باید آن ها را پردازش کرد تا بتوان اطلاعات مفیدی از آن ها استخراج کرد. این مرحله شامل تحلیل داده ها، الگوریتم های مختلف و روش های یادگیری ماشین است که به دقت و صحت بالای سیستم توصیه گر کمک می کنند.

3. ساخت مدل:

در این مرحله، براساس داده های پردازش شده، یک مدل ریاضی برای سیستم توصیه گر ساخته می شود. این مدل معمولاً شامل الگوریتم های یادگیری ماشین، شبکه های عصبی و سایر روش های هوش مصنوعی است که براساس آن ها سیستم قادر به پیش بینی ترجیحات کاربران خواهد بود.

در ادامه، تصویر مربوط به اسلاید شماره 32 این پاورپوینت قرار داده شده است:

4. ارائه توصیه:

پس از ساخت مدل، سیستم توصیه گر آماده استفاده کاربران است. در این مرحله، سیستم به کاربران توصیه هایی برای محصولات، خدمات یا محتواهای مشابه ارائه می دهد که بر اساس سلایق و نیازهای آنها تنظیم شده است.

5. بازخورد و بهبود:

سیستم توصیه گر باید بهبود پیدا کند و بازخورد کاربران را در نظر بگیرد. برای این منظور، معمولاً سیستم ها مکانیزم هایی برای جمع آوری بازخورد کاربران و ارزیابی عملکرد خود دارند. این بازخورد ها می توانند بهبود الگوریتم ها، تغییرات در مدل ریاضی و بهبود فرآیند توصیه دهی را شامل شوند.

به طور کلی، سیستم های توصیه گر با استفاده از جمع آوری داده ها، پردازش آن ها و ساخت مدل های ریاضی، به کاربران توصیه هایی برای محصولات، خدمات یا محتواهای مشابه ارائه می دهند. این سیستم ها بهبود پیدا می کنند و با استفاده از بازخورد کاربران، عملکرد خود را بهبود می بخشند.