الرئيسية / دراسة العوامل المؤثرة على تقييم المستخدمين للمنتجات في أنظمة التجارة الإلكترونية

دراسة العوامل المؤثرة على تقييم المستخدمين للمنتجات في أنظمة التجارة الإلكترونية

اسم الباحث:م. محمد هيثم ديب

عنوان البحث:دراسة العوامل المؤثرة على تقييم المستخدمين للمنتجات
في أنظمة التجارة الإلكترونية

عنوان البحث باللغة الانكليزية :

The Study of Factors Affecting Users’ Ratings of The Products in E-Commerce Systems

اسم المشرف :أ. د. ناصر أبو صالح

العام:2019

القسم:هندسة البرمجيات ونظم المعلومات

الملخص:

العديد من الأبحاث والدا رسات المسحية تقوم بد ا رسة ومقارنة العديد من الخوارزميات والتقنيات
المستخدمة في التنقيب عن البيانات. إ ن أنظمة التوصية المعتمدة على التصفية التعاونية
Collaborative Filtering (CF) تعمل على إيجاد تنبُّ ؤات لتقييمات المستخدمين للمنتجات بحسب
المستخدمين أو المنتجات المتشابهة وذلك وفق تفاعلاتهم السابقة )التقييمات السابقة(. أنظمة CF
تشبه خوارزميات تعلُّم الآلة Machine Learning (ML) الخاضعة للإشراف فالاثنان يعملان
على التنبُّؤ بتقييم المنتجات للمستخدمين الهدف. في هذا البحث سنقوم بمقارنة أداء خوارزميات تعلُّم
الآلة بالنسبة للتصفية التعاونية قبل وبعد د ا رسة مجموعة المعطيات باستخدام تقنيات التنقيب عن
البيانات ومُعايرة البارامترات وتكديس التوقعات، إذ أظهرت الدا رسة تفوّق خوارزميات تعلُّم الآلة على
أنظمة التوصية وكان لكل من نموذجي أشجار تعزيز التدرُّج وتقنية التكديس دور في التحسين. قمنا
بتطبيق الد ا رسة على قاعدة معطيات Book Crossing التي تحوي بيانات عن تقييمات الكتب
والمستخدمين والتقييمات التي تمثل التفاعلات بين المستخدمين والكتب، وبالنسبة لقياس الأداء
استخدمنا مقياس دقة الخطأ RMSE جذر متوسط مربع الخطأ.

الكلمات المفتاحية: التنقيب عن البيانات، تعلُّم الآلة، التصفية التعاونية، التكديس، استخراج
الميزات، مُعايرة البارامترات، تنظيف البيانات، تكامل البيانات، المجموعة، تعزيز التدرُّج.

التحميل