أنظمة التوصية الهجينة

أنظمة التوصية الهجينة هي أحد أنواع تقنيات الذكاء الاصطناعي (AI) المستخدمة للتوصية بالعناصر للمستخدمين. فهي تجمع بين خوارزميتين أو أكثر مثل خوارزميات التوصية القائمة على المحتوى والتعاونية والمبنية على المعرفة. تتمثل أهداف نظام التوصية المختلط في تحسين دقة توصيات النظام وتقليل مشكلة البداية الباردة.

تستخدم خوارزميات التوصية القائمة على المحتوى محتوى العناصر للتوصية بعناصر مماثلة للمستخدم. تستخدم هذه الخوارزمية تقييمات المستخدم للعناصر المماثلة في الماضي كأساس للتوصيات.

تستخدم خوارزميات التصفية التعاونية تعليقات المستخدمين. تبحث هذه الخوارزمية في أنماط سلوك الأشخاص الذين لديهم اهتمامات مشابهة للمستخدم وتقترح العناصر التي صنفها هؤلاء الأشخاص بشكل إيجابي.

تستخدم خوارزميات التوصية القائمة على المعرفة تقنيات عامة لحل المشكلات للجمع بين اهتمامات المستخدم والمعرفة المخزنة في النظام. تركز هذه الخوارزميات على اهتمامات المستخدم وتفضيلاته وتقدم اقتراحات بناءً عليها.

تستخدم أنظمة التوصية الهجينة مجموعة من هذه الخوارزميات لتقديم توصيات أفضل وأكثر دقة للمستخدمين. باستخدام الخوارزميات المختلفة، يأخذ النظام في الاعتبار سلوك المستخدمين وتفضيلاتهم السابقة بالإضافة إلى محتوى العناصر الموصى بها. يمكن لأنظمة التوصية الهجينة أن تقترح العناصر على المستخدم بشكل أكثر دقة من الخوارزميات الفردية وتوفر تجربة مستخدم أفضل.

تُستخدم أنظمة التوصية الهجينة على نطاق واسع في الإنترنت لتقديم توصيات مخصصة. من مواقع التجارة الإلكترونية إلى خدمات البث، تُستخدم هذه الأنظمة لاقتراح العناصر أو المحتوى الأكثر صلة بالمستخدم. تعد أنظمة التوصية الهجينة أداة مهمة للشركات ومستخدمي الإنترنت على حدٍ سواء، لأنها تزيد من دقة تجربة المستخدم، مما يسمح بتقديم توصيات أكثر تخصيصًا.