مجله علمی  رایانش نرم و فناوری اطلاعات

مجله علمی رایانش نرم و فناوری اطلاعات

‌ بهبود عملکرد سیستم توصیه‌گر با حل مشکل شروع سرد با استفاده از استخراج الگوهای پرتکرار مبتنی بر خوشه‌بندی فازی

نوع مقاله : مقاله پژوهشی فارسی

نویسندگان
دانشکده مهندسی کامپیوتر و فناوری اطلاعات، دانشگاه سجاد، مشهد، ایران.
چکیده
یکی از چالش‌های مهم در سیستم‌های توصیه‌گر، مسئله شروع سرد است که به دلیل کمبود اطلاعات درباره کاربران یا آیتم‌های جدید، موجب کاهش دقت و کارایی توصیه‌ها می‌شود. در این پژوهش، رویکردی چند مرحله‌ای برای کاهش اثرات این مسئله در سیستم‌های توصیه‌گر ارائه شده است. در گام نخست، داده‌های مجموعه‌داده MovieLens پیش‌پردازش و برای فرآیند توصیه آماده‌سازی می‌شوند. سپس کاربران با استفاده از الگوریتم خوشه‌بندی فازی (FCM) گروه‌بندی شده و به منظور تعیین تعداد بهینه خوشه‌ها از الگوریتم DBSCAN بهره گرفته می‌شود. در ادامه، الگوریتم FP-Growth برای استخراج الگوهای پرتکرار رفتاری کاربران در هر خوشه به کار گرفته می‌شود. الگوهای استخراج ‌شده مبنایی برای ارائه پیشنهادهای شخصی‌سازی‌ شده فراهم می‌کنند و از طریق شناسایی کاربران دارای رفتار مشابه، دقت توصیه‌ها را افزایش می‌دهند. عملکرد روش پیشنهادی با استفاده از معیارهای Precision، Recall و F- measure ارزیابی شده است. نتایج حاصل بر روی مجموعه‌داده MovieLens-100K به ترتیب مقادیر 0.78، 0.76 و 0.77 و بر روی مجموعه‌داده MovieLens-1M به ترتیب مقادیر 0.82، 0.77 و 0.795 را برای معیارهای مذکور نشان می‌دهد. همچنین برای مواجهه با مسئله شروع سرد کاربران جدید، سه رویکرد مبتنی بر محتوا، مبتنی بر اطلاعات جمعیت‌شناختی و روش ترکیبی مبتنی بر پرسشنامه اولیه مورد بررسی قرار گرفت. نتایج نشان داد که رویکرد مبتنی بر پرسشنامه اولیه با مقدار دقت برابر 0.654 عملکرد بهتری نسبت به سایر روش‌ها دارد. مقایسه نتایج با پژوهش‌های مرتبط نیز بیانگر کارایی و برتری نسبی روش پیشنهادی در کاهش اثرات مسئله شروع سرد در سیستم‌های توصیه‌گر است.
کلیدواژه‌ها

[1] R. D. Gottapu and L. V. Sriram Monangi, "Point-Of-Interest Recommender System for Social Groups," Procedia Comput. Sci., vol. 114, pp. 159–164, 2017.
[2] J. Gao, T. Zhang, and C. Xu, "A unified personalized video recommendation via dynamic recurrent neural networks," in Proc. 2017 ACM Multimed. Conf., 2017, pp. 127–135.
[3] S. Lakshmi and Dr. T. Adi Lakshmi, "Recommendation Systems: Issues and challenges," Int. J. Comput. Sci. Inform. Technol. (IJCSIT), vol. 5, no. 4, pp. 5771–5772, 2014.
[4] F. Fadhel Aljunid and D. H. Manjaiah, "A Survey on Recommendation Systems for Social Media Using big data Analytics," Int. J. Latest Trends Eng. Technol., Special Issue (SACAIM 2017), pp. 48–58.
[5] J. Ma, G. Li, M. Zhong, X. Zhao, L. Zhu, and X. Li, "LGA: latent genre aware micro-video recommendation on social media," Multimed. Tools Appl., vol. 77, no. 3, pp. 2991–3008, 2018.
[6] P. Priyanga and A. R. N. Banu Kamal, "Methods of Mining the Data from Big Data and Social Networks Based on Recommender System," Int. J. Adv. Netw. Appl. (IJANA), vol. 8, no. 5, pp. 55–60, 2017.
[7] M. Wasid and R. Ali, "An improved recommender system based on multi-criteria clustering approach," Procedia Comput. Sci., vol. 131, pp. 93–101, 2018.
[8] M. H. Mohamed, M. H. Khafagy, and M. H. Ibrahim, "Recommender Systems Challenges and Solutions Survey," in Proc. 2019 Int. Conf. Innov. Trends Comput. Eng. ITCE, Feb. 2019, pp. 149–155.
[9] M. Tsagkias, T. H. King, S. Kallumadi, V. Murdock, and M. de Rijke, "Challenges and research opportunities in eCommerce search and recommendations," ACM SIGIR Forum, vol. 54, no. 1, pp. 1–23, Feb. 2021.
[10] F. Merabet and D. Benmerzoug, "QoS prediction for service selection and recommendation with a deep latent features autoencoder," Comput. Sci. Inf. Syst., vol. 19, no. 2, pp. 709–733, 2022.
[11] P. M. Alamdari, N. J. Navimipour, M. Hosseinzadeh, A. A. Safaei, and A. Darwesh, "A systematic study on the recommender systems in the e-commerce," IEEE Access, vol. 8, pp. 115694–115716, 2020.
[12] A. Pawlicka, M. Pawlicki, R. Kozik, and R. S. Choraś, "A systematic review of recommender systems and their applications in cybersecurity," Sensors, vol. 21, no. 15, p. 5248, Aug. 2021.
[13] Z. Batmaz, A. Yurekli, A. Bilge, and C. Kaleli, "A review on deep learning for recommender systems: Challenges and remedies," Artif. Intell. Rev., vol. 52, no. 1, pp. 1–37, Jun. 2019.
[14] E. Kannout, M. Grodzki, and M. Grzegorowski, "Utilizing frequent pattern mining for solving cold-start problem in recommender systems," in Proc. 17th Conf. Comput. Sci. Intell. Syst. (FedCSIS), Sofia, Bulgaria, Sep. 2022, pp. 217–226.
[15] E. Kannout, M. Grodzki, M. Grodzki, and H. Nguyn, "Clustering-Based Frequent Pattern Mining Framework for Solving Cold-Start Problem in Recommender Systems," IEEE Access, 2024, pp. 13678–13698.
[16] M. Grodzki and M. Grzegorowski, "Utilizing Frequent Pattern Mining for Solving Cold-Start Problem in Recommender Systems," in Proc. 17th Conf. Comput. Sci. Intell. Syst., 2022, pp. 217–226.
[17] M. L. Lalu Zazuli Azhar Mardedi, Kartarina, & Moch. Syahrir, "Analisis Perbandingan Algoritma Fp-Growth dan Tpq-Apriori dalam Menentukan Rule Based Terbaik untuk Sistem Rekomendasi Produk, " Jurnal Sistem Informasi dan Telematika, Vol. 14, No. 2, pp. – –, Jul. 2024, doi:10.35200/ex.v14i2.112.
[18] E. Kannout, M. Grodzki, and M. Grzegorowski, "Towards addressing item cold-start problem in collaborative filtering by embedding agglomerative clustering and FP-Growth into the recommendation system," Comput. Sci. Inf. Syst., vol. 20, no. 4, pp. 1343–1366, 2022.
[19] N. Musa Al-Rezaei Golian, "Designing a hybrid recommender system to solve the cold start problem using clustering and chaotic particle swarm algorithm," Sci. J. Soft Comput., pp. 50–61,2024.
[20] M. Kawai, H. Sato, and T. Shiohama, "Topic model-based recommender systems and their applications to cold-start problems," Expert Syst. Appl., vol. 202, p. 117129, Sep. 2022.
[21] M. Pulis and J. Bajada, "Siamese neural networks for content-based cold-start music recommendation," in Proc. 15th ACM Conf. Recommender Syst., New York, NY, USA: ACM, 2021, pp. 719–723.
[22] J. Hu, T. An, Z. Yu, J. Du, and Y. Luo, "Contrastive Learning for Cold Start Recommendation with Adaptive Feature Fusion,"  in Proc. 2025 5th Int. Conf. Consumer Electronics and Computer Engineering (ICCECE), Dongguan, China, Feb. 28–Mar. 2, 2025, doi:10.1109/ICCECE65250.2025.10985689.
[23] X. Guo, T. Zhang, F. Wang, X. Wang, X. Zhang, X. Liu, and Z. Cui, "MMHCL: Multi-Modal Hypergraph Contrastive Learning for Recommendation,” arXiv preprint arXiv:2504.16576, 2025.
[24] C. He, Y. Liu, Q. Li, C. Hong, W. Zhong, and X. Yao, "M²VAE: Multi-Modal Multi-View Variational Autoencoder for Cold-start Item Recommendation," arXiv preprint arXiv:2508.00452, 2025.