توصية المقالات المخصصة
نظم التوصيةتوصية المقالات المخصصة
ما هي أنظمة التوصية؟
أنظمة التوصية هي مجموعة فرعية من أنظمة دعم القرار التي يمكنها تحليل السلوكيات السابقة وتقديم توصيات للمسائل الحالية. ببساطة، في أنظمة التوصية، نحاول تخمين نمط تفكير المستخدم باستخدام المعلومات المتوفرة عن سلوكه، أو سلوك المستخدمين المشابهين له، وآرائهم، لاقتراح العنصر الأنسب والأقرب إلى ذوق المستخدم. تحاكي هذه الأنظمة وتنفذ تلقائيًا العملية نفسها التي نستخدمها في حياتنا اليومية.
نتائج التوصيات
يمكن أن يكون للتوصيات التي تقدمها أنظمة التوصية نتيجتان بشكل عام:
-
مساعدة المستخدم في اتخاذ القرار: على سبيل المثال، اقتراح أي من الخيارات المتاحة أفضل وينبغي اختياره
-
زيادة وعي المستخدم: زيادة وعي المستخدم في مجال اهتمامه. على سبيل المثال، عند تقديم توصية، يصبح المستخدم على دراية بعناصر جديدة لم يكن يعرفها من قبل.
الاعتبارات في أنظمة التوصية
عندما يواجه المستخدمون كمية هائلة من المعلومات والعناصر، يجب على نظام التوصية تقديم اقتراحاته مع مراعاة:
- السياق والبيئة التي يتواجد فيها المستخدم
- احتياج المستخدم
- معرفة النظام عن المستخدم
- سجل أنشطة المستخدم
الطرق والخوارزميات
تستخدم أنظمة التوصية طرقًا وخوارزميات مختلفة:
- التصفية التعاونية (Collaborative Filtering)
- التصفية القائمة على المحتوى (Content-Based Filtering)
- التصفية القائمة على الشبكات الاجتماعية
- التصفية القائمة على المعرفة
أنظمة التوصية في قاعدة بيانات المجلات المتخصصة نور (نورماغ)
تستخدم نورماغ ثلاث طرق رئيسية لتوصية المقالات ذات الصلة والمخصصة لمستخدميها:
١. خوارزمية التصفية التعاونية ("اقتراحات الآخرين")
من خلال النقر على خيار "اقتراحات الآخرين"، سيتم اقتراح قائمة من المقالات للمستخدم. يعمل هذا الخيار بناءً على خوارزمية التصفية التعاونية، حيث تعتمد التوصيات على آراء المستخدمين الآخرين.
عملية الخوارزمية:
1. أولاً، يتم تحديد المستخدمين الذين شاهدوا هذه المقالة
2. ثم يتم اقتراح المقالات التي شاهدها أولئك المستخدمون على المستخدم المستهدف
3. بشرط أن المستخدم المستهدف لم يشاهدها بعد
٢. خوارزمية التصفية القائمة على المحتوى ("المقالات ذات الصلة")
من خلال النقر على خيار "المقالات ذات الصلة"، سيتم اقتراح قائمة من المقالات للمستخدم. يعمل هذا الخيار بناءً على خوارزمية التصفية القائمة على المحتوى.
عملية الخوارزمية:
- يقدم توصيات مرتبطة من حيث المحتوى بالمقالة المستهدفة
- أولاً، يتم تحليل المقالة التي اختارها المستخدم
- ثم يتم اقتراح المقالات ذات التشابه الأكبر في المحتوى مع المقالة المختارة
٣. النهج الهجين (تصفية تعاونية + قائمة على المحتوى) - "التوصيات المخصصة"
لرؤية هذا النظام أثناء العمل، يجب على المستخدم:
1. بعد تسجيل الدخول إلى قاعدة البيانات، النقر على اسمه في الشريط العلوي للصفحة الرئيسية
2. اختيار خيار "المقالات المقترحة"
بعد اختيار هذا الخيار، يتم عرض صفحة تظهر فيها توصيات بناءً على سلوك المستخدم.
ملاحظة مهمة:
- نظرًا لعدم وجود سجل للمستخدم الجديد، لا يقدم هذا النظام توصيات في بداية العضوية
- ولكن بمرور الوقت، ومع تفاعل المستخدم مع قاعدة البيانات وإنشاء سجل لزياراته، سيتم إنشاء توصيات تدريجيًا للمستخدم
التطبيقات
- توصية المقالات ذات الصلة علميًا بناءً على ذوق المستخدم وسجله
- اكتشاف مقالات جديدة وذات صلة في مجال تخصص الباحث
- توفير وقت البحث من خلال تقديم توصيات مخصصة تلقائيًا
- زيادة الوعي بالأبحاث المتوافقة في المجال التخصصي
الفوائد
- توصيات مخصصة بناءً على سلوك المستخدم الفعلي
- استخدام خوارزميتين رئيسيتين (تعاونية وقائمة على المحتوى)
- قدرة التعلم والتحسين التدريجي مع تطور سجل المستخدم
- توصيات تكميلية من خلال "اقتراحات الآخرين" و"المقالات ذات الصلة"