ترجمه این مقاله در 26 صفحه ورد است فایل دانلودی مقاله پس از خرید یک فایل زیپ شامل فایل ورد و پی دی اف و فایل اصلی مقاله به زبان انگلیسی است
گارانتی خرید

دسته بندی: کامپیوتر و IT

بازدیدها: 12

فرمت فایل: zip

حجم فایل: 2.574 مگا بایت

تعداد صفحات فایل: 26

قیمت:
60,000 تومان
پس از پرداخت، لینک دانلود فایل برای شما نشان داده می شود.
ترجمه مقاله به سوی سیستم های توصیه ای مبتنی بر زمینه پنهان

فروشنده فایل

کد کاربری 22963
کاربر

Towards latent context-aware recommendation systems

a b s t r a c t The emergence and penetration of smart mobile devices has given rise to the development of context- aware systems that utilize sensors to collect available data about users in order to improve various user services. Recently, the use of context-aware recommender systems (CARS) aimed at recommending items to users has expanded, particularly those that consider user context. Adding context to recommendation systems is challenging, because the addition of various environmental contexts to the recommendation process results in the expansion of its dimensionality, and thus increases sparsity. Therefore, existing CARS tend to incorporate a small set of pre-defined explicit contexts which do not necessary represent user context or reflect the optimal set of features for the recommendation process. We suggest a novel approach centered on representing environmental features as low dimensional unsupervised latent con- texts. We extract data from a rich set of mobile sensors in order to infer unexplored user contexts in an unsupervised manner. The latent contexts are hidden context patterns modeled as numeric vectors which are efficiently extracted from raw sensor data. The latent contexts are automatically learned for each user utilizing unsupervised deep learning techniques and PCA on the data collected from the user’s mobile phone. Integrating the data extracted from high dimensional sensors into a new latent context-aware recommendation algorithm results in up to a 20% increase in recommendation accuracy.

Keywords: Recommendation Recommender systems Context-aware recommender systems Context Matrix factorization Deep learning

 

ترجمه چکیده مقاله:

به سوی سیستم های توصیه ای مبتنی بر زمینه پنهان

موشه انگر، آریل بار، براکا شاپیرا، لیور روکاچ

کلمات کلیدی: توصیه شده، سیستم های توصیه كننده، سیستم های توصیف كننده اگه از زمینه، زمینه، فاکتورگیری اموزش عمیق

چکیده

ظهور و نفوذ دستگاه های هوشمند تلفن همراه، توسعه سیستم های متفاوت اطلاعاتی است که از سنسورها برای جمع آوری داده های موجود در مورد کاربران برای بهبود خدمات مختلف کاربر استفاده می کنند. به تازگی، استفاده از سیستم های پیشنهاد دهنده متداول (CARS) با هدف توصیه به اقلام به کاربران گسترش یافته است، به ویژه آنهایی که زمینه کاربر را بررسی می کنند. اضافه کردن زمینه به سیستم های توصیه شده چالش برانگیز است، زیرا اضافه کردن زمینه های مختلف محیطی به فرآیند توصیه باعث گسترش ابعاد آن می شود و به این ترتیب، سرعت را افزایش می دهد. بنابراین CARS های موجود به یک مجموعه کوچک از زمینه های صریح از پیش تعریف شده تمایل دارند که نیازی به توصیف زمینه کاربر و یا بازتاب مجموعه ای بهینه از ویژگی های فرایند توصیه ای ندارند. ما یک رویکرد جدید را در زمینه ارائه ویژگی های زیست محیطی به عنوان محدوده های نامعتبر بدون نظارت کمتری ارائه می کنیم. ما داده ها را از یک مجموعه غنی از سنسورهای تلفن همراه استخراج می کنیم تا زمینه های ناشناخته کاربر را به نحو بی نظیر به دست بیاوریم. زمینه های پنهان، الگوهای زمینه مخفی هستند که به عنوان بردارهای عددی طراحی شده اند که از اطلاعات حسگر خام استخراج می شوند. زمینه های پنهان به طور خودکار برای هر کاربر با استفاده از تکنیک های یادگیری عمیق بدون نظارت و PCA بر روی داده های جمع آوری شده از تلفن همراه کاربر آموخته می شود. یکپارچه سازی داده های استخراج شده از سنسورهای بعدی به یک الگوریتم پیشنهادی جدید علمی ناپیوسته، موجب افزایش 20٪ افزایش دقت توصیه شده می شود.

فایل های مرتبط ( 15 عدد انتخاب شده )
پاورپونت های آماده دفاع از پایان نامه ارشد
پاورپونت های آماده دفاع از پایان نامه ارشد

دانلود پاورپوینت فیلترینگ
دانلود پاورپوینت فیلترینگ

پاورپوینت راهنمای استفاده از نرم افزار weka
پاورپوینت راهنمای استفاده از نرم افزار weka

پاورپوینت بررسی موضوعی داده کاوی دررهاسازی کشت های زراعی با GIS
پاورپوینت بررسی موضوعی داده کاوی دررهاسازی کشت های زراعی با GIS

ترجمه مقاله رایانش موازی با استفاده از قطعات DSP در FPGA
ترجمه مقاله رایانش موازی با استفاده از قطعات DSP در FPGA

ترجمه مقاله مقایسه روش های جمع آوری داده ها در اینترنت اشیا (IOT)
ترجمه مقاله مقایسه روش های جمع آوری داده ها در اینترنت اشیا (IOT)

ترجمه مقاله کد VAP: یک رمزعبور گرافیکی امن برای دستگاه های هوشمند
ترجمه مقاله کد VAP: یک رمزعبور گرافیکی امن برای دستگاه های هوشمند

ترجمه مقاله روشی برای طراحی مبدل های معکوس RNS دو سطحی برای محدوده های دینامیکی بزرگ
ترجمه مقاله روشی برای طراحی مبدل های معکوس RNS دو سطحی برای محدوده های دینامیکی بزرگ

ترجمه مقاله یک الگوریتم پارتیشن بندی جدید برای بهبود عملکرد پردازش امنیتی پیام SOAP
ترجمه مقاله یک الگوریتم پارتیشن بندی جدید برای بهبود عملکرد پردازش امنیتی پیام SOAP

ترجمه مقاله استفاده از تکنیکهای یادگیری ماشینی برای بهبود زمانبندی فرایند لینوکس
ترجمه مقاله استفاده از تکنیکهای یادگیری ماشینی برای بهبود زمانبندی فرایند لینوکس

ترجمه مقاله بررسی اجمالی با استفاده از آنتن های جهت دار در شبکه های بی سیم
ترجمه مقاله بررسی اجمالی با استفاده از آنتن های جهت دار در شبکه های بی سیم

ترجمه مقاله درک شبکه عصبی کانولوشن (CNN)- یادگیری عمیق
ترجمه مقاله درک شبکه عصبی کانولوشن (CNN)- یادگیری عمیق

جزوه دستنویس پایگاه داده پیشرفته
جزوه دستنویس پایگاه داده پیشرفته

ترجمه اسلایدهای گرافیک کامپیوتری دکتر اعظم باستان فرد
ترجمه اسلایدهای گرافیک کامپیوتری دکتر اعظم باستان فرد

آشنایی با cpu
آشنایی با cpu

کسب درآمد دائم بدون نیاز به سرمایه گذاری! با سیستم فروشگاه دهی سل یو کسب درآمد کنید.