تحتوي هذه الصفحة على عبارات مسرد المصطلحات الخاصة بأنظمة الاقتراحات. للاطّلاع على كل عبارات مسرد المصطلحات، انقر هنا.
ج
إنشاء المرشحين
المجموعة الأولية من الاقتراحات التي يختارها نظام الاقتراحات. على سبيل المثال، لنفترض أنّه ثمة مكتبة تبيع 100,000 كتاب. في مرحلة إنشاء المرشح، يتم إنشاء قائمة أصغر بكثير من الكتب المناسبة لمستخدم معيّن، على سبيل المثال 500. وحتى 500 كتاب هو أكبر من أن يُنصح به للمستخدم. بعد ذلك، ترتب مراحل استخدام نظام الاقتراحات (مثل تقييم وإعادة الترتيب) بعد ذلك إلى مجموعة صغيرة من الاقتراحات الأكثر فائدة.
فلترة تعاونية
إجراء توقّعات بشأن اهتمامات مستخدم واحد استنادًا إلى اهتمامات العديد من المستخدمين الآخرين غالبًا ما تُستخدم الفلترة التعاونية في أنظمة الاقتراحات.
I
مصفوفة العنصر
في أنظمة الاقتراحات، هي مصفوفة من المتّجهات المضمَّنة تم إنشاؤها بواسطة عوامل المصفوفة التي تحتوي على إشارات مؤقتة حول كل عنصر. يحتوي كل صف من مصفوفة العناصر على قيمة ميزة واحدة نهائية لكل العناصر. على سبيل المثال، يمكنك استخدام نظام اقتراحات الأفلام. يمثل كل عمود في مصفوفة العناصر فيلمًا واحدًا. وقد تمثّل الإشارات اللاحقة أنواعًا أو قد تكون أصعب تفسيرًا للتفاعلات المعقّدة بين النوع أو النجوم أو عمر الفيلم أو عوامل أخرى.
تحتوي مصفوفة العناصر على عدد الأعمدة نفسه الذي يتضمّنه المصفوفة المستهدَفة. على سبيل المثال، وفقًا لنظام اقتراح الأفلام الذي يقيّم 10,000 عنوان فيلم، ستحتوي مصفوفة العناصر على 10,000 عمود.
عناصر
في نظام الاقتراحات، تشمل هذه العناصر العناصر التي يقترحها النظام. على سبيل المثال، الفيديوهات هي العناصر التي ينصح بها متجر الفيديو، ولكن الكتب هي العناصر التي ينصح بها متجر الكتب.
ن
معاملية المصفوفة
في الرياضيات، هي آلية للبحث عن المصفوفات التي تحدد نقطتها النقطية مصفوفة مستهدفة.
في أنظمة الاقتراحات، غالبًا ما تحمل المصفوفة المستهدفة تقييمات المستخدمين على العناصر. على سبيل المثال، قد تبدو المصفوفة المستهدفة لنظام اقتراحات الأفلام مثل ما يلي، حيث تكون الأعداد الصحيحة الموجبة هي تقييمات المستخدمين و0 تعني أنّ المستخدم لم يقيّم الفيلم:
| الدار البيضاء | قصة فيلادلفيا | فهد أسود | المرأة المعجزة | الفيل الأزرق | |
|---|---|---|---|---|---|
| مستخدم 1 | 5 | 3 | 0.0 | 2.0 | 0.0 |
| مستخدم 2 | 4 | 0.0 | 0.0 | 1 | 5 |
| مستخدم 3 | 3 | 1 | 4 | 5 | 0.0 |
يهدف نظام اقتراحات الأفلام إلى توقّع تقييمات المستخدمين للأفلام غير المقيّمة. على سبيل المثال، هل تعجب المستخدم 1 في لعبة Black Panther؟
أحد أساليب أنظمة الاقتراحات هو استخدام معامل المصفوفة لإنشاء المصفوفتَين التاليتَين:
- مصفوفة مستخدم، يتم تشكيلها على أنها عدد المستخدمين × عدد سمات التضمين.
- مصفوفة عنصر، يتم تشكيلها على أنها عدد السمات المضمّنة X لعدد العناصر.
على سبيل المثال، يمكن أن يؤدي استخدام مصفوفة المصفوفة على المستخدمين الثلاثة وخمسة عناصر إلى إظهار مصفوفة المستخدمين التالية ومصفوفة العناصر:
User Matrix Item Matrix 1.1 2.3 0.9 0.2 1.4 2.0 1.2 0.6 2.0 1.7 1.2 1.2 -0.1 2.1 2.5 0.5
ينتج عن المنتج لمصفوفة مصفوفة المستخدم ومصفوفة العنصر مصفوفة اقتراحات لا تحتوي فقط على تقييمات المستخدمين الأصلية، بل أيضًا يتم توقّع الأفلام التي لم يرَها كل مستخدم. على سبيل المثال، ضَع في اعتبارك تقييم المستخدم 1 بأنه كازابلانكا، والذي كان 5.0. من المفترض أن يكون منتج النقطة المقابل لتلك الخلية في مصفوفة الاقتراحات هو 5.0 تقريبًا، وهو:
(1.1 * 0.9) + (2.3 * 1.7) = 4.9
الأهم من ذلك هو أن المستخدم 1 سيعجبه مثل Black Panther؟ يؤدي استخراج منتج النقطة المرتبط بالصف الأول والعمود الثالث إلى الحصول على تقييم مُتوقع من 4.3:
(1.1 * 1.4) + (2.3 * 1.2) = 4.3
عادةً ما ينتج عن مصفوفة المصفوفة مصفوفة مستخدِم ومصفوفة عنصر تكون معًا أكثر فعالية من مصفوفة مستهدفة.
R
نظام الاقتراحات
نظام يُختار لكل مستخدم مجموعة صغيرة نسبيًا من العناصر المطلوبة من مجموعة كبيرة. على سبيل المثال، قد يقترح نظام اقتراحات الفيديو فيديوهَين من مجموعة تضم 100,000 فيديو، واختيار الدار البيضاء وقصة فيلادلفيا لمستخدم واحد وامرأة العجائب والنمر الأسود لمستخدم آخر. وقد يعتمد نظام الفيديوهات المقترَحة على عوامل مثل:
- الأفلام التي قيّمها مستخدمون مشابهون أو شاهدوها
- النوع والمخرجون والممثلين والخصائص الديمغرافية المستهدفة...
إعادة الترتيب
المرحلة النهائية من نظام الاقتراحات، أثناء هذه الحالة، قد تتم إعادة وضع الدرجات للعناصر وفقًا لبعض خوارزميات (غير تعلُّم الآلة) (عادةً). تعمل إعادة الترتيب على تقييم قائمة العناصر التي تم إنشاؤها بواسطة مرحلة تقييم، مع اتخاذ إجراءات مثل:
- حذف السلع التي اشتراها المستخدم من قبل
- زيادة نتيجة العناصر الأحدث.
ح
إحراز
الجزء الخاص بنظام الاقتراحات الذي يقدّم قيمة أو ترتيبًا لكل عنصر يتم إنتاجه في مرحلة إنشاء المرشّحين
U
مصفوفة المستخدمين
في أنظمة الاقتراحات، موجّه مضمَّن تم إنشاؤه بواسطة عامل المصفوفة الذي يحتفظ بإشارات مؤقتة حول الإعدادات المفضّلة للمستخدم يحتفظ كل صف من مصفوفة المستخدمين بمعلومات عن القوة النسبية لإشارات الكامنة المختلفة لمستخدم واحد. على سبيل المثال، يمكنك استخدام نظام اقتراحات الأفلام. في هذا النظام، قد تمثّل الإشارات الكامنة في مصفوفة المستخدمين اهتمام كل مستخدم بأنواع معيّنة، أو قد تكون تفسيرات يصعب تفسيرها والتي تتضمّن تفاعلات معقّدة في عدة عوامل.
تحتوي مصفوفة المستخدِم على عمود لكل ميزة تأخير أو صف لكل مستخدِم. بمعنى أن مصفوفة المستخدِم تحتوي على عدد الصفوف نفسه الذي يتضمّن المصفوفة المستهدَفة التي يتم أخذ عواملها في الاعتبار. على سبيل المثال، وفقًا لنظام اقتراح الأفلام لـ 1,000,000 مستخدم، ستحتوي مصفوفة المستخدمين على 1,000,000 صف.
واط
المربّعات الشرقية المُرجحة (WALS)
هي خوارزمية لتقليل وظيفة الهدف أثناء استخدام المصفوفة في أنظمة الاقتراحات، ما يتيح تقليل الأمثلة غير المتوفّرة. تعمل خدمة WALS على تقليل الخطأ المربّع المرجّح بين المصفوفة الأصلية وإعادة الإنشاء من خلال التبديل بين إصلاح معامِل الصف وعامل العمود. يمكن حلّ كل من هذه التحسينات من خلال المربّعات على الأقل تحسين البنية. لمعرفة التفاصيل، يُرجى الاطّلاع على الدورة التدريبية لأنظمة الاقتراحات.