شخصی سازی سیستم توصیه گر فروشگاه های اینترنتی بر اساس الگوریتم های ترکیبی کلونی مورچگان و الگوریتم رای گیری حداکثری مبتنی بر متن کاوی

سیستم توصیه‌دهنده فروشگاه‌های اینترنتی بر اساس مجموعه داده 5000_movies و tmdb، با استفاده از الگوریتم‌های ترکیبی کلونی مورچگان و رای گیری حداکثری مبتنی بر متن کاوی، قابلیت شخصی‌سازی بالایی دارد. این الگوریتم‌ها به کاربران کمک می‌کنند تا با توجه به سلیقه و نیاز خود، بهترین کالاها و خدمات مرتبط را در فروشگاه‌های اینترنتی پیدا کنند. در این سیستم، مجموعه داده 5000_movies و tmdb برای جمع‌آوری داده‌های مرتبط با محصولات استفاده می‌شود. با استفاده از الگوریتم ترکیبی کلونی مورچگان، مسیرهای بهینه برای هر کاربر در گراف مدل شده (مثلاً فیلم‌ها) پیدا می‌شود. در این الگوریتم، مورچه‌ها با حرکت در گراف، مسیرهای مختلف را پیمایش می‌کنند و بهترین مسیر برای هر مورچه ساخته می‌شود. سپس، با استفاده از الگوریتم رای گیری حداکثر، از بین محتواهایی که توسط مسیرهای بهینه پیشنهاد شده‌اند، آن هایی که بیشترین رای را دریافت کرده‌اند، به عنوان پیشنهاد به کاربران ارائه می‌شود. در این الگوریتم، کاربران می‌توانند به هر محتوایی (مثلاً فیلم) که پیشنهاد شده است، رای بدهند و در نهایت محتوایی که بیشترین رای را دریافت کرده‌است به عنوان پیشنهاد نهایی انتخاب می‌شود. همچنین، با استفاده از الگوریتم پیشنهادی، می‌توان به صورت خودکار اطلاعات مرتبط با محصولات را جمع‌آوری کرده و به کاربران پیشنهاد داد. این الگوریتم با تحلیل نظرات کاربران و بررسی مشخصات محصولات، می‌تواند به کاربران پیشنهاد کالاهای مرتبط و با کیفیت‌تری را ارائه دهد. به طور کلی، با ترکیب الگوریتم‌های ترکیبی کلونی مورچگان و رای گیری حداکثری مبتنی بر متن کاوی، سیستم توصیه‌دهنده فروشگاه‌های اینترنتی می‌تواند بهبود قابل توجهی در دقت و عملکرد داشت.