طراحی سیستم پیشنهاد دهنده آگاه با زمان مبتنی بر خوشه بندی بهبود یافته با الگوریتم رقابت استعماری آشوبگون

توجه : به همراه فایل word این محصول فایل پاورپوینت (PowerPoint) و اسلاید های آن به صورت هدیه ارائه خواهد شد

 طراحی سیستم پیشنهاد دهنده آگاه با زمان مبتنی بر خوشه بندی بهبود یافته با الگوریتم رقابت استعماری آشوبگون دارای ۸ صفحه می باشد و دارای تنظیمات در microsoft word می باشد و آماده پرینت یا چاپ است

فایل ورد طراحی سیستم پیشنهاد دهنده آگاه با زمان مبتنی بر خوشه بندی بهبود یافته با الگوریتم رقابت استعماری آشوبگون  کاملا فرمت بندی و تنظیم شده در استاندارد دانشگاه  و مراکز دولتی می باشد.

توجه : در صورت  مشاهده  بهم ریختگی احتمالی در متون زیر ،دلیل ان کپی کردن این مطالب از داخل فایل ورد می باشد و در فایل اصلی طراحی سیستم پیشنهاد دهنده آگاه با زمان مبتنی بر خوشه بندی بهبود یافته با الگوریتم رقابت استعماری آشوبگون،به هیچ وجه بهم ریختگی وجود ندارد

بخشی از متن طراحی سیستم پیشنهاد دهنده آگاه با زمان مبتنی بر خوشه بندی بهبود یافته با الگوریتم رقابت استعماری آشوبگون :

تعداد صفحات :۸

چکیده مقاله:

طراحی سیستم های پیشنهادهنده از جمله زمینه های پرکاربرد است که توجه محققین زیادی را به خود معطوف کرده است. یکی از مهمترین اهداف محققین این زمینه، افزایش دقت این سیستم هاست. در نظر گرفتن آیتم زمان و استفاده از روش خوشه بندی باعث افزایش دقت پیشنهادها می شود. به کارگیری روش های بهینه سازی هوشمند دقت خوشه بندی را بهبود میدهد. ایده اصلی این مقاله استفاده از الگوریتم رقابت استعماری آشوبگون برایافزایش کارایی خوشه بندی است. در این مقاله، هدف ارایه یک سیستم پیشنهاد دهنده آگاه با زمان است که بر پایه روش خوشه بندی بهبود یافته با الگوریتم رقابت استعماری آشوبگون طراحی شده است. چنین سیستمی میتواند برای ارایه پیشنهاد در وب سایت های تجارت الکترونیک با زمینه های کاری مختلف به کار رود. با توجه به پیچیدگی مسیله و اهمیت طراحی این سیستم، از تلفیق علوم داده کاوی، محاسبات هوشمند و نظریه آشوب استفاده شدهاست. به کارگیری روش خوشه بندی با در نظر گرفتن آیتم زمان و استفاده از الگوریتم رقابت استعماری آشوبگون منجر به پیدایش سیستمی با کارایی مناسب شده است. در طراحی الگوریتم رقابت استعماری به جای مولدهای تصادفی از مولدهای آشوبگون برای نمونه برداری از داده ها استفاده شده است،که این انتخاب به دلیل پوشش یکنواخت تر فضای نمونه برداری و افزایش تنوع انتخاب منجر به افزایش دقت الگوریتم می گردد. به علاوه سیستم طراحی شده توانایی مواجهه با چالش های شروع سرد کاربر و شروع سرد آیتم را نیز دارد. سیستم پیشنهادی بر روی مجموعه داده استاندارد movielense تست و دقت ۹۲ را کسب کرده است.