University Publications

تعتبر تقنية التصفية التعاونية من أشهر التقنيات المستخدمة في نظم التوصية فهي تعتمد علي تشارك الإهتمامات بين المستخدمين لتقديم توصيات ذات علاقة بالمستخدم، و تستخدم لذلك التقييمات التي يقدمها المستخدم بصورة صريحة إلا أن هذه التقييمات قد تكون مجهدة للمستخدم أو قد لا يتحري الصحة عند تقديمها مما ينتج عنه توصيات تفتقر إلي الدقة. تستهدف هذا الورقة حل مشكلة قلة تقييمات المستخدم في مصفوفة تقييمات التصفية التعاونية، تم إقتراح طريقة لإستغلال بيانات معاملات الشراء و بيانات تدفق نقر المستخدم لإشتقاق تقييمات ضمنية للمستخدم بحيث تمثل هذه التقييمات درجة تفضيل المستخدم للعنصر. يتم إضافة هذه التقييمات الضمنية إلي مصفوفة التقييمات بغرض إثراء المصفوفة و من ثم تجويد التوصيات. تم إجراء الإختبارات علي بيانات متجر تجاري إلكتروني للبيع بالتجزئة. وفقاً للبيانات المستخدمة أثبتت التجارب أن التقييمات الضمنية التي تم إشتقاقها من بيانات شراء المستخدم و من بيانات تدفق نقر المستخدم تقلل من التأثير السلبي لقلة أو تناثر تقييمات المصفوفة، كما أنها تحسّن من دقة التوصيات المقدمة للمستخدم. مستقبلياً يمكن التنقيب عن بيانات أخري لتحسين دقة التوصيات مثل الزمن المستغرق في مشاهدة عنصر محدد أو صنف محدد، كما يمكن وضع السياق الزمني للشراء في الإعتبار لتقديم توصيات ترتبط بفترة الشراء.