فصلنامه تخصصی فناوری اطلاعات و ارتباطات

به سوی سامانه های تجارت الکترونیک مبتنی بر سیستم های توصیه گر هوشمند

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

دانشکده مهندسی کامپیوتر، دانشگاه آزاد اسلامی، واحد تبریز، تبریز، ایران

چکیده
اخیرا سامانه های توصیه گر به عنوان یک فناوری جدید و بنیادین جهت حمایت کاربران در انتخاب منابع مناسب، بیش از پیش گسترش یافته اند. این سیستم ها با بررسی تعاملات گذشته کاربران و شناسایی علائق، یک محیط شخصی سازی شده جهت انتخاب منابع موردنظر را فراهم می نمایند. البته مدلسازی رفتار کاربر و مکانیسم ارائه توصیه از مسائل اساسی و تعیین کننده در کارائی سیستم های توصیه گر می باشند. درحوزه تجارت الکترونیک بهره گیری از سامانه های توصیه گر نقش اساسی در بهبود تجربه کاربر، جذب مشتریان بالقوه، افزایش فروش و بهینه سازی کارائی سیستم های خدماتی مرتبط دارند. لذا با توجه به اهمیت این سیستم ها در کسب و کارهای الکترونیک امروزی، شناخت ابعاد عملکردی سامانه های توصیه گر از اهمیت ویژه ای برخوردار می باشد. در این مقاله قصد داریم ابعاد اساسی سامانه های توصیه گر در حوزه تجارت الکترونیک را بررسی نموده و برخی ابزارهای کاربردی در این زمینه را معرفی نمائیم. قطعا با حرکت به سوی سامانه های تجارت الکترونیک مبتنی بر سیستم های توصیه گر هوشمند، شاهد تحولات عظیم و انقلابی دگرگون کننده در زیرساخت اقتصاد دیجیتال و خدمات مرتبط خواهیم بود.

کلیدواژه‌ها


عنوان مقاله English

Towards E-Commerce Systems Based on Intelligent Recommender Systems

نویسندگان English

Ali Sattari
Hosein Mohammadzadeh
Computer Engineering Department, Islamic Azad University, Tabriz Branch, Tabriz, Iran
چکیده English

Recently, recommender systems have expanded more and more as a new and fundamental technology to support users in choosing the right resources. These systems provide a personalized environment for selecting the desired resources by examining the past interactions of users and identifying interests. Of course, user behavior modeling and the recommendation mechanism are fundamental and decisive issues in the efficiency of recommender systems. In the field of e-commerce, the use of recommender systems plays an essential role in improving the user experience, attracting potential customers, increasing sales, and optimizing the efficiency of related service systems. Therefore, considering the importance of these systems in today's electronic businesses, knowing the functional dimensions of recommender systems is of particular importance. In this article, we are going to review the basic dimensions of recommender systems in the field of e-commerce and introduce some practical tools in this field. Certainly, by moving towards e-commerce systems based on intelligent recommender systems, we will witness huge and revolutionary changes in the infrastructure of the digital economy and related services.

کلیدواژه‌ها English

Recommender System
Artificial Intelligence
Electronic Commerce
Machine Learning
[1] Park DH, Kim HK, Choi IY, Kim JK. A literature review and classification of recommender systems research. Expert systems with applications. 2012 Sep 1;39(11):10059-72.
[2] Ricci F, Rokach L, Shapira B. Recommender systems: Techniques, applications, and challenges. Recommender systems handbook. 2021 Nov 22:1-35.
[3] Zhang S, Yao L, Sun A, Tay Y. Deep learning based recommender system: A survey and new perspectives. ACM computing surveys (CSUR). 2019 Feb 25;52(1):1-38.
[4] Isinkaye FO, Folajimi YO, Ojokoh BA. Recommendation systems: Principles, methods and evaluation. Egyptian informatics journal. 2015 Nov 1;16(3):261-73.
[5] Zhang Y, Chen X. Explainable recommendation: A survey and new perspectives. Foundations and Trends® in Information Retrieval. 2020 Mar 10;14(1):1-01.
[6] Wang X, Lu W, Ester M, Wang C, Chen C. Social recommendation with strong and weak ties. InProceedings of the 25th ACM international on conference on information and knowledge management 2016 Oct 24 (pp. 5-14).
[7] Hallinan B, Striphas T. Recommended for you: The Netflix Prize and the production of algorithmic culture. New media & society. 2016 Jan;18(1):117-37.
[8] Kouki P, Schaffer J, Pujara J, O'Donovan J, Getoor L. Personalized explanations for hybrid recommender systems. InProceedings of the 24th International Conference on Intelligent User Interfaces 2019 Mar 17 (pp. 379-390).
[9] Aggarwal CC. Recommender systems. Cham: Springer International Publishing; 2016.
[10] Zhang F, Yuan NJ, Lian D, Xie X, Ma WY. Collaborative knowledge base embedding for recommender systems. InProceedings of the 22nd ACM SIGKDD international conference on knowledge discovery and data mining 2016 Aug 13 (pp. 353-362).
[11] Nilashi M, Ibrahim O, Bagherifard K. A recommender system based on collaborative filtering using ontology and dimensionality reduction techniques. Expert Systems with Applications. 2018 Feb 1;92:507-20.
[12] Wang H, Zhao M, Xie X, Li W, Guo M. Knowledge graph convolutional networks for recommender systems. InThe world wide web conference 2019 May 13 (pp. 3307-3313).
[13] Lu J, Wu D, Mao M, Wang W, Zhang G. Recommender system application developments: a survey. Decision support systems. 2015 Jun 1;74:12-32.
[14] Danilova V, Ponomarev A. Hybrid recommender systems: The review of state-of-the-art research and applications. InProceedings of the 20th Conference of FRUCT Association 2017.
[15] Duarte TF. Recommender Systems for Candidate Genes: An Autism Case Study (Doctoral dissertation).
[16] Neves GA. Empirical study of the behavior of several Recommender System methods on SAPO Videos.
[17] Reddy BD, Kumar LS, Nelatur N. A review on datasets and tools in the research of recommender systems. Smart Technologies in Data Science and Communication: Proceedings of SMART-DSC 2019. 2020:59-70.
[18] Rudakova O. User-and system initiated approaches to content discovery.
[19] Jorro-Aragoneses JL, Díaz-Agudo B, Recio-García JA, Jimenez-Díaz G. RecoLibry Suite: a set of intelligent tools for the development of recommender systems. Automated Software Engineering. 2020 Jun;27(1):63-89.
[20] Alamdari PM, Navimipour NJ, Hosseinzadeh M, Safaei AA, Darwesh A. A systematic study on the recommender systems in the E-commerce. Ieee Access. 2020 Jun 16;8:115694-716.
[21] Bączkiewicz A, Kizielewicz B, Shekhovtsov A, Wątróbski J, Sałabun W. Methodical aspects of MCDM based E-commerce recommender system. Journal of Theoretical and Applied Electronic Commerce Research. 2021 Sep 2;16(6):2192-229.
[22] Batmaz Z, Yurekli A, Bilge A, Kaleli C. A review on deep learning for recommender systems: challenges and remedies. Artificial Intelligence Review. 2019 Jun 1;52:1-37.
[23] He C, Parra D, Verbert K. Interactive recommender systems: A survey of the state of the art and future research challenges and opportunities. Expert Systems with Applications. 2016 Sep 1;56:9-27.