بررسی چالش ها، فرصت های تجاری و معیارهای الگوریتم های سیستم‌های توصیه گر

سیستم های توصیه گر به طور گسترده ای برای ارائه توصیه هایی بر اساس ترجیحات کاربران استفاده می شوند. با افزایش روزافزون حجم اطلاعات آنلاین، سیستم های توصیه گر ابزار مفیدی برای غلبه بر اضافه بار اطلاعات بوده اند. استفاده از سیستم های توصیه گر را نمی توان اغراق کرد، با توجه به تاثیر بالقوه آن برای بهبود بسیاری از چالش های بیش از حد است. انواع مختلفی از سیستم های توصیه با روش ها و مفاهیم مختلف وجود دارد. برنامه های کاربردی مختلف سیستم های توصیه ای را اتخاذ کرده اند، از جمله تجارت الکترونیک، مراقبت های بهداشتی، حمل و نقل، کشاورزی و رسانه. این مقاله چشم‌انداز فعلی تحقیقات سیستم‌های توصیه‌گر را ارائه می‌کند و جهت‌گیری‌ها را در این زمینه در کاربردهای مختلف شناسایی می‌کند. این مقاله مروری بر وضعیت فعلی هنر در سیستم های توصیه، انواع چالش ها، محدودیت ها و پذیرش کسب و کار ارائه می دهد. برای ارزیابی کیفیت یک سیستم توصیه، معیارهای ارزیابی کیفی در این مقاله مورد بحث قرار گرفته است.

examining the challenges, business opportunities and algorithmic features of recommender systems

recommender systems are widely used to provide recommendations based on user preferences. with the ever-increasing volume of online information, recommender systems have been a useful tool to overcome information overload. the use of recommender systems cannot be overstated, given its potential impact to improve many challenges. there are different types of recommendation systems with different methods and concepts. various applications have adopted recommender systems, including e-commerce, healthcare, transportation, agriculture, and media. this paper presents the current research landscape of recommender systems and identifies directions in this field in various applications. this paper provides an overview of the current state of the art in recommender systems, a variety of challenges, limitations, and business adoption. to evaluate the quality of a recommendation system, quality evaluation criteria are discussed in this paper.