research centers


Search results: Found 4

Listing 1 - 4 of 4
Sort by

Article
Apply Hybrid Recommender System Using Genetic Algorithms and Singular Value Decomposition (SVD)

Authors: Nasshat Jasim Mohammed --- Jawad .S. Hameed جواد سامي حميد
Journal: Journal of Education for Pure Science مجلة التربية للعلوم الصرفة ISSN: 20736592 Year: 2019 Volume: 9 Issue: 1 Pages: 126-133
Publisher: Thi-Qar University جامعة ذي قار

Loading...
Loading...
Abstract

Abstract:Due to the increasing development in using modern technology for differentpurposes, recommendation systems have become essential in providing solutionsto all users. Recommendation systems can be used for various applications or onthe internet to purchase products or to surf the web for scholarly articles, to watchvideos and other activities. Many statistical and mathematical suggestions havebeen made to make different systems capable of giving accurate recommendationsthat can be of benefit to users in various fields. One of these suggestions is SingularValue Decomposition (SVD) which is the most popular method in previousresearch. In addition to that, (SVD) has two important factors in its performance,which are, (

الخلاصة من خلال عالمنا المتسارع في استخدام التكنولوجيا الحديثة بشتى مجالات الحياة، أصبحت أنظمة التوصية جزء أساسي من جميع الحلول المقدمة للمستخدمين لمختلف التطبيقات الالكترونية على الشبكة الدولية لشراء المنتجات او لتصفح المقالات العلمية او لمشاهده المقاطع الفديوية المختلفة وغيرها من الفعاليات . تم اقتراح العديد من الطرائق الإحصائية والرياضية لتصميم مختلف الأنظمة التي تعطي توصية دقيقة تفيد المستخدمين في عدة مجالات ومن هذه الطرائق هي تحليل القيمة المنفردة (SVD) حيث عند تصفح الادبيات نجد انها اكثر الطرائق شيوعاً في التطبيق لمختلف أنواع البيانات . ومن جهة أخرى ان (SVD) تحتوي على معلمتين هامين في تحديد أدائها وهما (K ,λ) حيث ان اختيار هذين المعلمتين يلعب دوراً أساسياً في دقة أنظمة التوصية. وكان اختيار هذين المعلمتين محوراً للعديد من الدراسات الاكاديمية . في هذا البحث تم اختيار طريقة الذكاء الاصطناعي متمثلة بالخوارزمية الوراثية (GA ) لتصميم نظام هجين مع خوارزمية تحليل القيمة المنفردة (SVD) لتحديد افضل قيم ل(K ,λ) وبالتالي الحصول على نظام دقيق للتوصية وبسرعة افضل . تم مناقشة النتائج من خلال اجراء عدة تجارب وجد ان النظام الهجين الذي يستخدم الخوارزمية الوراثية (GA )افضل من حيث الوقت المستغرق مقارنة بالنظام الذي يستخدم تحليل القيم المنفردة (SVD) من حيث الدقة والوقت المستغرق يكون اقل بكثير من ذلك الوقت التي استغرقته في تنفيذ التوصية .


Article
Location Aspect Based Sentiment Analyzer for Hotel Recommender System

Authors: Alia Karim Abdul Hassan --- Ahmed Bahaa Aldeen Abdulwahhab
Journal: Iraqi Journal of Science المجلة العراقية للعلوم ISSN: 00672904/23121637 Year: 2019 Volume: 60 Issue: 1 Pages: 143-156
Publisher: Baghdad University جامعة بغداد

Loading...
Loading...
Abstract

Recently personal recommender system has spread fast, because of its role inhelping users to make their decision. Location-based recommender systems are oneof these systems. These systems are working by sensing the location of the personand suggest the best services to him in his area. Unfortunately, these systems thatdepend on explicit user rating suffering from cold start and sparsity problems. Theproposed system depends on the current user position to recommend a hotel to him,and on reviews analysis. The hybrid sentiment analyzer consists of supervisedsentiment analyzer and the second stage is lexicon sentiment analyzer. This systemhas a contribute over the sentiment analyzer by extracting the aspects that usershave been mentioned in their reviews like (cleanness, service, etc.) by usingaccurate parsing system built on latent semantic analysis results. The accuracymeasurements of the proposed sentiment analyzer were perfect


Article
تحسين أداء النظم الناصحة المعتمدة على التصفية التعاونيّة باستخدام علاقات الثّقة

Authors: ايفا دياب حريقص --- يسر السيد سليمان الأتاسي
Journal: Journal of University of Babylon مجلة جامعة بابل ISSN: 19920652 23128135 Year: 2019 Volume: 27 Issue: 1 Pages: 87 -106
Publisher: Babylon University جامعة بابل

Loading...
Loading...
Abstract

Recommender systems are one of the recent inventions to deal with information overloadproblem and provide users with personalized recommendations that may be of their interests. Collaborative filtering is the most popular and widely used technique to build recommender systems and has been successfully employed in many applications. However, collaborative filtering suffers from several inherent issues that affect the recommendation accuracy such as: data sparsity and cold start problems caused by the lack of user ratings, so the recommendation results are often unsatisfactory. To address these problems, we propose a recommendation method called “MFGLT” that enhance the recommendation accuracy of collaborative filtering method using trust-based social networks by leveraging different user's situations (as a trustor and as a trustee) in these networks to model user preferences. Specifically, we propose model-based method that uses matrix factorization technique and exploit both local social context represented by modeling explicit user interactions and implicit user interactions with other users, and also the global social context represented by the user reputation in the whole social network for making recommendations. Experimental results based on real-world dataset demonstrate that our approach gives better performance than the other trust-aware recommendation approaches, in terms of prediction accuracy.

إنّ النظم الناصحة هي أحد الابتكارات الحديثة للتعامل مع مشكلة الحمل الزائد للمعلومات وتزويد المستخدمين بتوصيات ذات طابع شخصي والتي من المحتمل أن تكون من اهتماماتهم. التصفية التعاونيّة هي التقنيّة الأكثر شيوعاً واستخداماً على نطاق واسع لبناء النظم الناصحة وقد تمّ توظيفها بنجاح في عدّة تطبيقات، إلاّ أنّها تعاني من عدّة قضايا موروثة والتي تؤثّر على دقةّ التوصيات مثل مشاكل بعثرة المعطيات والإقلاع البارد الناجمة عن نقص تقييمات المستخدمين، لذا تكون نتائج التوصية غير مرضية غالباً. لمعالجة هذه المشاكل، نقترح طريقة توصية تدعى "MFGLT" والتي تُحسّن دقّة التوصيات لطريقة التصفية التعاونيّة باستخدام الشبكة الاجتماعيّة المعتمدة على الثقة من خلال الاستفادة من حالات المستخدم المختلفة (كواثق وكموثوق به) في هذه الشبكات لنمذجة تفضيلات المستخدمين. على وجه التحديد، نقترح طريقة معتمدة على النموذج تستخدم تقنيّة تحليل المصفوفات إلى عوامل وتستغل كل من السياق الاجتماعيّ المحلي المتمثّل بنمذجة التفاعلات الصريحة والتفاعلات الضمنيّة للمستخدم مع المستخدمين الآخرين وكذلك السياق الاجتماعي العام المتمثّل بسمعة المستخدم في الشبكة الاجتماعيّة ككل من أجل تقديم التوصيات. تبيّن النتائج التجريبيّة على مجموعة معطيات حقيقيّة، أنّ طريقتنا المقترحة تحقّق أداء أفضل من الطرق الأخرى المعتمدة على الثّقة من حيث الدقّة التنبّؤية.


Article
Personalizing Mobile Commerce Website Using Google Analytics

Authors: Ahmed Rashid Abdullah احمد رشيد عبدالله --- Ahmed H. Mohammed احمد حسن محمود
Journal: Iraqi Journal of Information Technology المجلة العراقية لتكنولوجيا المعلومات ISSN: 19948638/26640600 Year: 2018 Volume: 8 Issue: 4 اللغة الانكليزية Pages: 144-156
Publisher: iraqi association of information الجمعية العراقية لتكنولوجيا المعلومات

Loading...
Loading...
Abstract

Today number of ecommerce users who make day to day transactions are increasing. the largest m-commerce sites offer millions of products for sale. Choosing among so many options is challenging for consumers. This rapid expansion has resulted in new challenges to both companies as well as customers. Customers are overloaded with multiple choices for a specific product, which results in a confused and lost state. Personalized recommendation is the key technology to solve some of the challenges that face and affect the performance of Ecommerce system. In this paper, a personalized recommender system based on Google Analytics data is proposed for personalizing the m-commerce website. to present the results, a comparison is used to show the recommended products status before and after applying the proposed work

ان أعداد مستخدمي التجارة الإلكترونية آخذة في الازدياد يوما بعد يوم ،حيث ان أكبر مواقع التجارة الإلكترونية توفر الملايين من المنتجات للبيع. لذا فان عملية الاختيار من بين العديد من هذه الخيارات يشكل تحديا للمستهلكين. وقد أدى هذا التوسع السريع إلى ظهور تحديات جديدة لكل من الشركات وكذلك العملاء.ان التوصية الشخصية هي التكنولوجيا الرئيسية لحل بعض التحديات التي تواجه وتؤثر على أداء نظام التجارة الإلكترونية. ففي هذه الورقة تم اقتراح نظام مخصص شخصي يستند إلى تحليل البيانات من خلال اداة التحليل الخاصة بغوغل لتخصيص موقع التجارة الإلكترونية. لعرض النتائج، تم عمل مقارنة تبين المنتجات الموصاة التي سيتم اقتراحها للمستخدم قبل وبعد تطبيق النظام المقترح

Listing 1 - 4 of 4
Sort by
Narrow your search

Resource type

article (4)


Language

English (3)

Arabic (1)


Year
From To Submit

2019 (3)

2018 (1)