Mobile Recommender System using Knowledge based Filtering
In order to provide quick selection and decision making in the field of mobile phones marketing, a knowledge-based mobile recommender system along with a personal interest questionnaire is proposed in this research. Initially, the mobile technical data was collected, cleaned, selected, and converted, then assigned labels to the data according to several extracted rules according to users' needs. Then a hybrid model was proposed using classification algorithms such as decision tree, naive Bayes and generalized linear model. This hybrid model along with deep learning algorithms and random forest were used to classify cell phones separately. Finally, these models were evaluated in terms of accuracy. Users can choose their preferred mobile phone using the suggested model and enter their preferences using the Personal Interests Questionnaire.
پرداخت حق اشتراک به معنای پذیرش "شرایط خدمات" پایگاه مگیران از سوی شماست.
اگر عضو مگیران هستید:
اگر مقاله ای از شما در مگیران نمایه شده، برای استفاده از اعتبار اهدایی سامانه نویسندگان با ایمیل منتشرشده ثبت نام کنید. ثبت نام
- حق عضویت دریافتی صرف حمایت از نشریات عضو و نگهداری، تکمیل و توسعه مگیران میشود.
- پرداخت حق اشتراک و دانلود مقالات اجازه بازنشر آن در سایر رسانههای چاپی و دیجیتال را به کاربر نمیدهد.