Mendeley
TY  _  JOUR
ID  -  1402102545492
TI  -  تولید توضیح شخصی سازی شده برای سیستم پیشنهاددهنده لیست توئیتر مبتنی بر شباهت معنایی هشتگ ها
JO  -  فصلنامه فناوری اطلاعات و ارتباطات ایران
JA  -  ES
LA  -  fa
SN  -  2717-0411
AU  -  علیزاده نوقابی حوا
AU  -  بهکمال بهشید
AU  -  ناصری صالحه
AU  -  کاهانی محسن
AD  -  مجتمع آموزش عالی گناباد
AD  -  عضو هیات علمی
AD  -  گروه مهندسی کامپیوتر، دانشگاه فردوسی مشهد
AD  -  استاد
Y1  -  2024
PY  -  2024
VL  -  61
IS  -  16
SP  -  195
EP  -  204
KW  -  سیستم های پیشنهاددهنده توضیح پذیر
KW  -   توضیح شخصی سازی شده
KW  -   لیست توئیتر
KW  -   شباهت معنایی هشتگ ها
DO  -  
N2  -  <p>امروزه سیستم&zwnj;های پشنهاددهنده &rlm;ی لیست&rlm; های توئیتر با بکارگیری اطلاعات مختلف کاربران و لیست&rlm;ها و همچنین اعمال الگوریتم&rlm;های پیچیده، توانسته&rlm; اند به دقت بالایی در پیش&rlm; بینی برسند و پیشنهادهای مرتبط با هر کاربر را تولید کنند، اما قابلیت توضیح&rlm; پذیری در این سیستم &rlm;ها به عنوان یک چالش مطرح می&rlm; باشد. توضیح مناسب به همراه یک لیست پیشنهادشده علاوه بر افزایش اعتماد و رضایت کاربران، می&rlm; تواند به آن&rlm;ها در تصمیم&zwnj;گیری آگاهانه کمک نماید. از این رو در این مقاله، یک مدل تولید توضیح ارائه می&rlm;شود که به ایجاد خودکار یک توصیف برای لیست پیشنهادشده بصورت شخصی&rlm; سازی شده برای کاربر مدنظر می پردازد. بطور دقیق&rlm;تر، این مدل با انتخاب هشتگ&rlm;های پرتکرار از محتوای لیست که ارتباط معنایی با تاریخچه فعالیت&rlm; های قبلی کاربر دارد، سعی می&rlm;کند موضوع لیست را به گونه&rlm;ای قابل&rlm; درک و شخصی &rlm;سازی شده در قالب یک توضیح همراه با لیست پیشنهادشده نمایش دهد. پس از جمع&rlm; آوری یک مجموعه داده واقعی از شبکه توئیتر، با انجام آزمایش&zwnj;ها نشان داده شد که مدل پیشنهادی قادر به تولید توضیح برای درصد بالایی از پیشنهادهای ایجادشده براساس یک مدل پیشنهاددهنده پایه می&rlm;ب اشد.</p>
UR  - rimag.ir/fa/Article/45492
L1  - rimag.ir/fa/Article/Download/45492
ER  -  
