به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت

جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه « Hybrid Filtering » در نشریات گروه « برق »

تکرار جستجوی کلیدواژه «Hybrid Filtering» در نشریات گروه «فنی و مهندسی»
  • دانیال شریف رازی، محمدامین شایگان*

    با افزایش روز افزون اهمیت اینترنت در زندگی انسانها، وب سایت ها به یک ابزار بسیار مهم در تجارت الکترونیک جهت انجام معاملات روزانه تبدیل شده اند. رشد تصاعدی حجم اطلاعات در سایت های اینترنتی، سبب سردرگمی کاربران اینترنت، جهت یافتن اطلاعات مناسب با سلایق ایشان شده است. سیستم های توصیه گر با استفاده از تکنیک های نرم افزاری، سعی در ارایه پیشنهادهای متناسب با سلایق کاربران برای ایشان را دارند. این سیستم ها سبب صرفه جویی در هزینه و زمان برای کاربران اینترنت می شوند. در این مقاله مروری به تعاریف، چالش ها و انواع روش های فیلترسازی اطلاعات در سیستم های توصیه گر پرداخته می شود. نقاط ضعف و قوت هرکدام به بحث گذاشته شده و در انتها نتیجه گیری نهایی از مطالب ذکر شده بیان خواهد شد.

    کلید واژگان: سیستم های توصیه گر, فیلترسازی محتوامحور, فیلترسازی مشارکتی, فیلتر سازی هیبریدی}
    Danial Sharifrazi, Mohammad Amin Shayegan*

    With the increasing importance of the Internet in the lives of people, websites have become a very important tool in e-commerce for daily transactions. The exponential growth of information on websites has confused Internet users to find suitable information in the line of their tastes. Recommender systems, using software techniques, try to offer suggestions tailored to their userschr('39') preferences. These systems, which have become an efficient tool in the field of Computer Science, save time and money for Internet users. In this review article definitions, challenges and types of information filtering methods in recommender systems are discussed. The advantages and disadvantages of each method will be discussed and the final conclusions will be drawn.

    Keywords: Recommender Systems, Content-based Filtering, Collaborative Filtering, Hybrid Filtering}
  • Monireh Hosseini, Forough Zolrahmi, Seyed Mohammad Reza Mousavi
    During the last decade, scholars have paid a lot of attention to the Mobile Recommender Systems in tourism industry. With reducing information overload and narrowing the results according to tourists'' characteristics and conditions, these systems lead to the development of tourism industry. These recommendations are in the form of multimedia contents, context-aware services, comments and points of peer users, travel schedule and etc. Recent advances in mobile and computing technologies has created more opportunities for detailed and personal recommendations, through historical and contextual parameters. This paper studies Recommender System''s models and techniques in order to propose a new architecture for a Recommender System in tourism. The proposed architecture uses hybrid filtering technique, contextual information of the user, and Model-View-Controller architecture. Also our proposed architecture covers many gaps in previous studies. After that, the design and implementation of a mobile phone application associated with this architecture was examined. Based on The 3-layered Model-View-Controller architecture and Client-Server architecture, its development has taken place. In addition to location and map services using Google Maps API, place suggestion services are offered to users, that here, a private host and domain is used.
    Keywords: Recommender Systems, Mobile tourism, Hybrid filtering, Model View Controller architecture, Personalization}
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال