research centers


Search results: Found 7

Listing 1 - 7 of 7
Sort by

Article
An Adaptive E-Commerce: Applying of Psychological Testing Method to Improve Buying Decision Process
تكييف التجارة الإلكترونية: تطبيق أسلوب الاختبارالنفسي لتحسين عملية قرار الشراء

Author: Ayad R. Abbas
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2015 Volume: 33 Issue: 2 Part (B) Scientific Pages: 222-234
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

In recent years, with the use of e-commerce sites the need for adaptive contents to help customers to find suitable online products to purchase. Despite the limited use of adaptive services, most of these sites have “complex buyer behavior” often marked by customer confusion and information overload because of neglecting customers purchasing power ability. Therefore, this paper applies psychological testing method called Computerized Adaptive Testing (CAT) taking into account product price, quality and customer ability (customer purchasing power). Whereas, the proposed system focuses on a new adaptivemechanism that gives the customer an opportunity to select best products from several categories on the basis of consumer perceptions (e.g. perceivedquality and perceivedprice). Experiment results show that applying CAT to E-Commerce can help and enhance buying decision process when searching for and selecting online products by providing suitable product quality and price with corresponding customer’s ability.

في السنوات الأخیرة ،مع استخدام مواقع التجارة الإلكترونیة تلك المواقع تحتاج ان تكیف محتویاتھا لمساعدة العملاء في ا لعثورعلى المنتجات المناسبة للشراءعبرالإنترنت. على الرغم من الاستخدام المحدود لتلك الخدمات، معظم ھذه المواقع لدیھا "سلوك المشتري المعقدة" غالبا ماتمیزت في ارباك العملاء والتحمیل الزائد للمعلومات بسبب مع (CAT) إھمال القدرةالشرائیة للعملاء. لذلك،ھذاالبحث یضع طریقة اختبارالنفسي یسمى اختبارالتكیف المحوسبالأخذ بنظرالاعتبارسعرالمنتج والجودة وقابلیة العملاء (القوةالشرائیةللعملاء). في حین، یركز النظام المقترح على آلیةجدیدة للتكیف الذي یعطي العمیل فرصة لاختیارأفضل المنتجات من قبل عدة فئات على أساس تصورات المستھلكین على سبیل المثالي نظرالجودة والسعر.اظھرت النتائج التجریبیة باناستخدام اختبارالتكیف المحوسب في التجارة الإلكترونیة یمكن أنت دعم وتحسن نوعیة اتخاذ قرارات العمیل عندالبحث واختیارالمنتجات عبرالإنترنت من خلالتوفیرمنتجات ذات جودةعالیة وبأسعارمناسبة لقدرة العمیل الشرائیة.


Article
Designing Personalized Recommendation in E-Commerce Site Based on Content-Based and Collaborative Filtering

Authors: Shaymaa Ashor --- Ayad R. Abbas
Journal: Al-Nahrain Journal of Science مجلة النهرين للعلوم ISSN: (print)26635453,(online)26635461 Year: 2017 Volume: 20 Issue: 2 Pages: 142-152
Publisher: Al-Nahrain University جامعة النهرين

Loading...
Loading...
Abstract

After the great development in the use of the internet and widespread use of e-commerce sites, the problem of the large number of products offered appeared, thus causing confusion for customers in choosing the suitable products for their needs. To overcome this problem, e_commerce sites using the recommendation systems to nominate products to customers personally according to their needs. The proposed system combines two types of recommendation systems they are content-based filtering which uses cosine similarity function to find the similarities between the products described by texts and collaborative filtering, which uses correlation similarity function to nominate products similar in the evaluation to the products that have been previously purchased and evaluation by customers.Several problems are solved by the proposed system in a simple way and at the same time with high efficiency and accuracy, such as the clod start, scalability, synonymy and spared the data problem.


Article
Automated Arabic Essay Scoring (AAES) Using Vectors Space Model (VSM) and Latent Semantics Indexing (LSI)
التقييم الالي للمقالات العربية باستخدام نموذج فضاء المتجهات (VSM)وفهرسة الدلالات الكامنة (LSI )

Authors: Ayad R. Abbas --- Ahmed S.Al-qazaz
Journal: Engineering and Technology Journal مجلة الهندسة والتكنولوجيا ISSN: 16816900 24120758 Year: 2015 Volume: 33 Issue: 3 Part (B) Scientific Pages: 410-426
Publisher: University of Technology الجامعة التكنولوجية

Loading...
Loading...
Abstract

Automated EssaysScoring (AES) stands for the ability of computer technologiesto evaluate electronic essays written by learner according topreviously determined essay. All the previous works andresearches were applied to essays written in English language and they were applied to essays written inBahasa, Hebrew, Malay, Chinese, Japanese, and Swedish. The research paper suggests an Automated Arabic EssaysScoring (AAES) system onweb-based learning context based on Vectors Space Model (VSM) and Latent Semantics Indexing (LSI). The proposed system consists of two main processes. The firstprocess, deals with applying informationretrieval mechanics to retrieve the significant information from electronic essays. Inthe secondprocess,VSM and LSI areapplying to find out the similarity degree between thepreviously written essays by the instructorand the essay written by the learner.The experiments of ourresults reveal that the proposed system provides an electronic assessment closer to instructors’ traditional judgment, leading toimprove thelearning’sefficiency, performance and to overcome.

التقييم الالي للمقالات (AES) هو قدرة تكنولوجيا الكمبيوتر على تقييم المقالات المكتوبة الكترونيا من قبل المتعلموفقا لمقال محدد مسبقا. البحوث ومعظم الأعمال السابقة طبقت على مقالات مكتوبة باللغة الانكليزية، كما طبقت أيضا على مقالات كتبتباللغة العبرية، ولغة الباهاسا الماليزية، اليابانية، الصينية، السويدية.تقترح هذه الورقة نظام الي لتقييم المقالات المكتوبة باللغة العربية(AAES) في سياق التعلم القائم على الشبكة العالمية باستخدام نموذج فضاء المتجهات (VSM)وفهرسة الدلالاتالكامنة ((LSI. يتكون النظام المقترح من عمليتين رئيسيتين. العمليةالأولى يتم فيها تطبيق استرداد المعلومات لاستخراج المعلومات الهامة من مقالات الإلكترونية. الثانية، يتم تطبيق (VSM)و (LSI)للعثور على درجة التشابه بين المقالات المعدة مسبقا من قبل المعلم والمقالة المدخلة من قبل الطالب.النتائج التجريبية تبين أن النظام المقترح يوفر تقييما إلكترونيا قريب التقييم التقليدي للأستاذ، مما يؤدي إلى تحسين كفاءة التعلم والتغلب على عامل الوقت، التكلفة، والموثوقية.


Article
Intelligent Age Estimation From Facial Images Using Machine Learning Techniques

Authors: Asaad R. Kareem --- Ayad R. Abbas
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2018 Volume: 59 Issue: 2A Pages: 724-732
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Lately, a growing interest has been emerging in age estimation from face images because of the wide range of potential implementations in law enforcement, security control, and human computer interactions. Nevertheless, in spite of the advances in age estimation, it is still a challenging issue. This is due to the fact that face aging process is not only set by distinct elements, such as genetic factors, but by extrinsic factors, such as lifestyle, expressions, and environment as well. This paper applied machine learning technique to intelligent age estimation from facial images using J48 classifier on FG_NET dataset. The proposed work consists of three phases; the first phase is image preprocessing which include five stages: gray scale image, noise removable, face detection, image size normalization and clipping process. The second phase is a data mining process which includes three stages: feature extraction, feature selection and classification using j48 classifier. The third phase includes two stages, estimation and evaluation. FG-NET dataset is used which is divided into three classes; first class represents (3-7), (26-30) ages and this class represents the ages from 3 to 7 years and from 26 to 30 years because this class have four attributes from any one of this images, second class represents (8-25) ages and this class represents the ages from 8 to 25 years because this class have five attributes from any one of this images, last class represents (31-50) ages and have nine attributes from any one of this images. The Experimental results illustrate that the proposed system can give results with high precision and low time complexity. The practical evaluation of the proposed system gives accuracy up to 89.13 % with time taken of 0.023.


Article
Automated Arabic Essay Scoring (AAES) using Vector Space Model (VSM)
التقييم الالي للمقالات العربية باستخدام نموذج فضاء المتجهات (VSM)

Authors: Dr. Ayad R. Abbas د. ياد روضان عباس --- Ahmed S.Al-qaza احمد سعد القزاز
Journal: Journal Of AL-Turath University College مجلة كلية التراث الجامعة ISSN: 20745621 Year: 2014 Issue: 15 Pages: 25-39
Publisher: Heritage College كلية التراث الجامعة

Loading...
Loading...
Abstract

Automated Essays Scoring (AES) may be defined as the ability of computer technology to evaluate electronic essays written by learner according to previous determined essay.Researches and all the former works were applied to essays written in English language and they were applied to essays written in Hebrew, Bahasa Malay, Japanese, Chinese and Swedish. The research paper suggests an Automated Arabic Essays Scoring (AAES) system in web-based learning context based on Vector Space Model (VSM). The suggested system consists of two main processes. The first process deals with applying retrieval information to extract the important information from electronic essays. In the second process, the VSM is applied to find out the similarity degree between the previously written essays by the instructor and the essay written by the learner. The experimental results show that the proposed system provides an electronic assessment closer to instructors’ traditional assessment, leading to improve the learning’s efficiency, learning performance and to overcome time, cost and reliability.

التقييم الالي للمقالات (AES) هو قدرة تكنولوجيا الكمبيوتر على تقييم المقالات المكتوبة الكترونيا من قبل المتعلم وفقا لمقال محدد مسبقا. البحوث ومعظم الأعمال السابقة طبقت على مقالات مكتوبة باللغة الانكليزية، كما طبقت أيضا على مقالات كتبتباللغة العبرية، ولغة الباهاسا الماليزية، اليابانية، الصينية، السويدية. تقترح هذه الورقة نظام الي لتقييم المقالات المكتوبة باللغة العربية(AAES) في سياق التعلم القائم على الشبكة العالمية باستخدام نموذج فضاء المتجهات (VSM). يتكون النظام المقترح من عمليتين رئيسيتين. العملية الأولى يتم فيها تطبيق استرداد المعلومات لاستخراج المعلومات الهامة من مقالات الإلكترونية. الثانية، يتم تطبيق (VSM) للعثور على درجة التشابه بين المقالات المعدة مسبقا من قبل المعلم والمقالة المدخلة من قبل الطالب. النتائج التجريبية تبين أن النظام المقترح يوفر تقييما إلكترونيا قريب التقييم التقليدي للأستاذ، مما يؤدي إلى تحسين كفاءة التعلم والتغلب على عامل الوقت، التكلفة، والموثوقية.


Article
Design recommendation system in e-commerce site
تصميم نظام توصية في موقع تجارة الكتروني

Authors: Shaymaa Ashor شيماء عاشور حمداوي --- Ayad R. Abbas اياد عباس روضان
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2016 Volume: 57 Issue: 4A Pages: 2549-2556
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

In recent years it has spread the used of e-commerce sites quite dramatically. Thus, these sites have become display huge number of diverse products. It became difficulty for the customer to choose what he/she wants from this product. The recommender systems are used to help customers to finding the desired product of their interests and proved to be an important solution to information overload problem. This paper, designed a recommendation system based on content, which is usually textual description. Furthermore, the proposed system uses cosine similarity function to find the similarities among the characteristics of various products, and nominate a suitable product closer to customer satisfaction. The experimental result shows that the proposed system can provide suitable product with accuracy up to 95%.

في السنوات الأخيرة انتشر استخدام مواقع التجارة الالكترونية بشكل كبير جدا وأصبحت هذه المواقع تعرض عدد كبير جدا من المنتجات المتنوعة. وأصبح من الصعب على الزبائن اختيار حاجاتهم من المنتجات أنظمة التوصية تستخدم لمساعدة الزبائن على إيجاد المنتجات المناسبة لاحتياجاتهم وتقدم حل مهم لمشكلة الزيادة في المعلومات. في هذه البحث تم تصميم نظام توصية بالاعتماد على محتوى المنتجات, والذي عادة يستخدم الوصف النصي. علاوة على ذلك , أن النظام المقترح يستخدم دالة الجيب تمام لإيجاد التشابه بين صفات المنتجات المختلفة , ثم يتم ترشيح المنتجات المناسبة الأقرب لرضا الزبون. أظهرت التجارب أن النظام المقترح ممكن أن يزود الزبون بمنتجات مناسبة مع دقة تصل إلى 95%.


Article
Diagnosis the Breast Cancer using Bayesian Rough Set Classifier
تشخيص سرطان الثدي باستخدام نظرية التصنيف Bayesian Rough Set

Authors: Marwa A. Shihab مروة احمد شهاب --- Ayad R. Abbas أياد روضان عباس
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2017 Volume: 58 Issue: 1B Pages: 302-308
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Breast cancer was one of the most common reasons for death among the women in the world. Limited awareness of the seriousness of this disease, shortage number of specialists in hospitals and waiting the diagnostic for a long period time that might increase the probability of expansion the injury cases. Consequently, various machine learning techniques have been formulated to decrease the time taken of decision making for diagnoses the breast cancer and that might minimize the mortality rate. The proposed system consists of two phases. Firstly, data pre-processing (data cleaning, selection) of the data mining are used in the breast cancer dataset taken from the University of California, Irvine machine learning repository in this stage we modified the Correlation Feature Selection (CFS) with Best First Search (BFS) established on the Discriminant Index (DI) so as to reduce the complexity of time and get high accuracy. Secondly, Bayesian Rough Set (BRS) classifier is applied to predict the breast cancer and help the inexperienced doctors to make decisions without need the direct discussion with the specialist doctors. The result of experiments showed the proposed system give high accuracy with less time of predication the disease.

ان سرطان الثدي واحد من الاسباب الاكثر شيوعا للموت بين النساء في العالم. ان قلة الوعي بخطورة هذا المرض وقلة عدد الاختصاصين في هذا المجال,كذلك الانتظارلوقت طويل لأجل الحصول على نتائج التشخيص ادى لزيادة حالات الاصابة. نتيجة لذلك, استخدمت العديد من تقنيات تعليم الماكنة لتقليل الوقت اللازم لاتخاذ القرار, ذلك قد يساهم تقليل حالات الوفاة. هذا البحث يقدم نظام مقترح والذي يتكون من مرحلتين اعتمادا على بيانات التي تم الحصول عليها من مستودع تعليم الالة جامعة كاليفورنيا في ايرفين. اولا معالجة البيانات (تنظيف البيانات واختيار الخصائص التي تؤثر على اتخاذ القرار) وفي هذة المرحلة تم تطوير نموذج اختيار الخصائص المرتبطة CFS مع استخدام خوارزمية البحث الاستدلاليBFS استنادا الى مؤشر التمايزDI من اجل تقليل الوقت وزيادة الدقة بالتشخيص. ثانيا استخدام طريقةBRS وهي طريقة مطورة استخدمت لتشخيص سرطان الثدي ومساعدة الأطباء المبتدئين في اتخاذ القرار دون الحاجة الى التشاور المباشر مع الاخصائيين. اظهرت نتائج التجربية ان النظام المقترح يعطي دقة عالية بأقل وقت ممكن لتشخيص المرض.

Listing 1 - 7 of 7
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (7)


Language

English (7)


Year
From To Submit

2018 (1)

2017 (2)

2016 (1)

2015 (2)

2014 (1)