دانشگاه شیراز

دانشکده آموزشهای الکترونیکی

پایان ­نامه کارشناسی ارشد در رشته مهندسی فناوری اطلاعات (مدیریت سیستمهای اطلاعاتی)

عنوان:

ارائه مدلی برای سیستم­های توصیه گر در شبکه های مبتنی بر اعتماد

 استاد راهنما :

دکتر ستار هاشمی

برای رعایت حریم خصوصی نام نگارنده درج نمی شود

تکه هایی از متن به عنوان نمونه :

فهرست مطالب:

فصل اول : مقدمه­ای بر انواع سیستم توصیه­گر…………………………………………………1

1-1- مقدمه…………………………………………………………………………………………………………….2

1-2- سیستمهای توصیه­گر…………………………………………………………………………………………..3

1-3- انواع سیستمهای توصیه­گر از لحاظ عملکردی……………………………………………………4

1-4- مزایا و اهمیت یک سیستم توصیه­گر کارآمد………………………………………………………5

1-5- معایب و مشکلات کلی سیستمهای توصیه­گر……………………………………………………..6

1-6- انواع رویکردها و مدلهای موجود در زمینه پیاده­سازی سیستمهای توصیه­ گر…….7

1-7- تشریح و بیان مسئله……………………………………………………………………………………..11

1-8- اهداف تحقیق………………………………………………………………………………………………12

1-9- سوالات و فرضیه­های تحقیق…………………………………………………………………………….13

1-10- مراحل تحقیق…………………………………………………………………………………………………14

1-11- فصول پایان نامه……………………………………………………………………………………………..15

فصل دوم : مروری بر ادبیات تحقیق و مبانی نظری تحقیق………………………………17

2-1- مقدمه ………………………………………………………………………………………………………..18

2-2- پالایش گروهی (Collaborative Filtering)…………………………………………….

2-2-1- پالایش گروهی مبتنی بر حافظه(Memory Based)…………………………….

2-2-1-1- روش پالایش گروهی مبتنی بر آیتم ………………………………………………………22

2-2-1-2- امتیازدهی به صورت پیش فرض……………………………………………………………..24

2-2-1-3- تشدید حالت(Case Amplification)……………………………………………….

2-2-2- پالایش گروهی مبتنی بر مدل(Model Based)……………………………………..

2-3- پالایش محتوایی (Content Based Filtering) ………………………………………

2-4- تکنیکهای ترکیبی……………………………………………………………………………………27

2-5- سیستمهای توصیه­گر مبتنی بر رابطه اعتماد میان کاربران……………………………..28

2-5-1- چگونگی کارکرد سیستم توصیه­گر مبتنی بر اعتماد……………………………………30

2-5-2- مزایا و معایب………………………………………………………………………………………..31

2-5-3- انتشار اعتماد و تجمیع اعتماد…………………………………………………………….33

2-6- چالش ها و محدودیتهای موجود……………………………………………………………….33

2-6-1- نقصان و کاستی اطلاعات…………………………………………………………………….34

2-6-2- مشکل کاربران تازه وارد……………………………………………………………………….34

2-6-3- کلاهبرداری و تقلب………………………………………………………………………………..35

2-6-4- پیچیدگی های محاسباتی و زمانی……………………………………………………….36

2-7- معیارهای ارزیابی سیستمهای توصیه­گر……………………………………………………….37

2-7-1- خطای جذر میانگین مربعات (RMSE)…………………………………………………….

2-7-2- معیار درصد پوشش……………………………………………………………………………38

2-7-3- معیار دقت………………………………………………………………………………………..39

2-7-4- معیار F-Measure…………………………………………………………………………………….

فصل سوم : مروری بر مطالعات و تحقیقات پیشین…………………………………………..41

3-1- مقدمه………………………………………………………………………………………………………42

3-2- مرور کارهای گذشته…………………………………………………………………………………42

3-2-1- مدل MoleTrust………………………………………………………………………………………

3-2-2- مدل TidalTrust………………………………………………………………………………………

3-2-3- مدل دانه سیب………………………………………………………………………………….48

3-2-4- مدل ارائه شده توسط Anderson……………………………………………………………

3-2-5- مدل ارائه شده توسط O’Donovan………………………………………………………..

3-2-6- مدل TrustWalker………………………………………………………………………………….

3-2-6-1- ساختار مدل TrustWalker…………………………………………………………………

3-2-6-2- تشابه آیتم ها……………………………………………………………………………….51

3-2-6-3- خصوصیات ویژه مدل TrustWalker…………………………………………………..

3-2-6-3-1- فراگیری و عمومیت مدل……………………………………………………………….52

3-2-6-3-2- اطمینان به نتایج حاصل………………………………………………………………..53

3-2-6-3-3- تفسیرپذیری و قابل توضیح بودن نتایج…………………………………………..54

3-2-6-4- نمایش ماتریسی مدل TrustWalker………………………………………………….

3-2-6-5- نتیجه گیری در خصوص مدل TrustWalker…………………………………….

فصل چهارم : تشریح مدل ترکیبی پیشنهادی و چگونگی توسعه و بهبود مدل پایه…..56

4-1- مقدمه………………………………………………………………………………………………57

4-2- تشریح مدل کلی TrustWalker…………………………………………………………………..

4-2-1- علائم نشانه گذاری و متغیرهای مدل…………………………………………………….57

4-2-2- روند یک پیمایش تصادفی در شبکه……………………………………………………58

4-2-3- انتخاب تصادفی یک کاربر ……………………………………………………………….59

4-2-4- انتخاب یک آیتم مشابه…………………………………………………………………….59

4-2-5- تشابه آیتم ها………………………………………………………………………………..60

4-2-6- محاسبه احتمال ماندن در یک گره شبکه اعتماد ( )………………………..61

4-2-7- چگونگی انجام پیش­بینی امتیاز…………………………………………………………62

4-2-8- چگونگی محاسبه احتمال ……………………………………………………………..63

4-2-9- چگونگی محاسبه عملی ………………………………………………………………..64

4-2-10- شرط اتمام کلی مدل……………………………………………………………………64

4-3- بهبود و توسعه مدل TrustWalker………………………………………………………………

4-3-1- استفاده از فرمول jaccard جهت محاسبه تشابه آیتمها………………………….66

4-3-2- حذف میانگین از فرمول پیرسون………………………………………………………….67

4-3-3- استفاده از تکنیک مبتنی بر آیتم خالص……………………………………………..67

4-3-4- تعدیل و تفسیر نظرات کاربران…………………………………………………………68

4-3-5- محاسبه دقیق مقدار اعتماد یا امتیاز رابطه میان دو کاربر……………………….71

4-3-6- محاسبه ترکیبی امتیاز رابطه میان کاربران………………………………………..73

فصل پنجم : تشریح روند انجام آزمایشات و نتایج حاصل………………………………76

5-1- مقدمه…………………………………………………………………………………………77

5-2- معرفی مجموعه داده epinions……………………………………………………………..

5-2-1- ویژگیهای مجموعه داده epinions…………………………………………………….

5-2-2- آماده سازی و نحوه پالایش داده­ها………………………………………………81

5-2-3- ایجاد مجموعه داده نمونه…………………………………………………………………83

5-3- مجموعه داده movielens………………………………………………………………..

5-3-1- ویژگیهای مجموعه داده movielens……………………………………………….

5-4- نیازمندیهای نرم افزاری………………………………………………………………………85

5-5- نیازمندیهای سخت افزاری………………………………………………………………….85

5-6- متدولوژی نرم افزاری…………………………………………………………………………86

5-7- پارامترهای پیش فرض انجام آزمایشات……………………………………………..86

5-8- نتایج اجرای آزمایشات با مجموعه داده epinions و movielens……………..

5-8-1- بررسی تاثیر عمق پیمایش بر روی نتایج حاصل در خصوص کاربران تازه وارد…87

5-8-2- بررسی تاثیر تاریخ اعلام نظرات توسط کاربران…………………………………88

5-8-3- بررسی تاثیر تغییر فرمول محاسبه تشابه آیتمها………………………………..89

5-8-4- بررسی تاثیر بکارگیری مکانیزم تفسیر و تعدیل نظرات کاربران……………….90

5-8-5- بررسی تاثیر بکارگیری انواع روشهای ترکیبی برای انتخاب کاربران و پیمایش شبکه…..93

5-8-5-1- نحوه محاسبه امتیاز رابطه موجود میان کاربران……………………………………..93

5-8-5-2- بررسی تاثیر بکارگیری روشهای ترکیبی در عملکرد سیستم برای تمامی کاربران…….94

5-8-5-3- بررسی تاثیر بکارگیری روشهای ترکیبی در عملکرد سیستم برای کاربران تازه وارد …..99

5-8-6- بررسی تاثیر بکارگیری توام مکانیزم تفسیر امتیازات کاربران به همراه استفاده از روشهای ترکیبی انتخاب کاربران و پیمایش شبکه اعتماد……………………………………101

5-9- انجام آزمایشات با مجموعه داده movielens…………………………………..

5-9-1- نتایج حاصل از اجرای روشهای ترکیبی مورد استفاده در مدل توسعه یافته……107

فصل ششم : نتیجه گیری نهایی و کارهای آینده…………………………………………….110

6-1- مقدمه…………………………………………………………………………………111

6-2- عملکرد مدل توسعه یافته……………………………………………………………..112

6-2-1- عملکرد مدل توسعه یافته در خصوص تمامی کاربران……………………….112

6-2-2- عملکرد مدل توسعه یافته در خصوص کاربران تازه وارد……………………114

6-3- نتیجه گیری نهایی ……………………………………………………………………115

6-3-1- تحلیل نهایی نتایج حاصل از انجام آزمایشات بر روی مجموعه داده epinions………..

6-3-2- تحلیل نهایی نتایج حاصل از انجام آزمایشات بر روی مجموعه داده movielens……..

6-4- پیشنهادات کارهای آینده……………………………………………………118

اختصارات……………………………………………………………………………………….120

فهرست منابع………………………………………………………………………………..121

چکیده:

امروزه با گسترش و رشد روز افزون اطلاعات در فضای مجازی و وجود انبوهی از کالا یا خدماتی که در وب سایتهای تجاری و خدماتی ارائه می­گردند کاربران را با این مشکل مواجه نموده است که چگونه کالا یا خدمت مورد نظر خود را به راحتی و با صرف کمترین زمان ممکن بیابند. در این میان سیستمهای توصیه­گر با هدف تسهیل و یاری رساندن به کاربران در زمینه انتخاب و یافتن کالای مورد نیاز ایشان با استفاده از علوم و روشهای مبتنی بر داده کاوی اطلاعات، ایجاد و توسعه یافته­اند. همچنین در سالهای اخیر ظهور و گسترش شبکه­های اجتماعی و شبکه­های مبتنی بر رابطه اعتماد میان کاربران، باعث گشوده شدن افق جدیدی در ارائه سیستمهای توصیه­گر و توسعه نسل جدیدی از اینگونه سیستمها گردیده است و آنرا به یکی از موضوعات جذاب و مورد توجه محققان تبدیل نموده است.

از میان روشها و مدل­های موجود در زمینه سیستمهای توصیه­گر روش پالایش گروهی به لحاظ سادگی پیاده­سازی از محبوبیت قابل ملاحظه­ای برخوردار است اما این روش در ارائه پیشنهادات مناسب و قابل قبول به کاربران تازه وارد دارای ضعف­های جدی می­باشد. سیستمهای توصیه­گر مبتنی بر اعتماد، با بهره­گیری از رابطه اعتماد میان کاربران، در جهت رفع نقاط ضعف بیان شده و خصوصا ارائه پیشنهادات مناسب به کاربران تازه وارد گامهای موثری برداشته­اند. در این تحقیق سعی شده است تا از تلفیق و ترکیب روش­های موجود در زمینه پالایش گروهی و همچنین مدلهای مبتنی بر اعتماد و بررسی نقاط ضعف و قوت آنها مدلی نوین و توسعه یافته ارائه گردد که در آن نتایج از خطای کمتر و دقت بالاتری برخوردار بوده و با افزایش معیار پوشش بتوان به درصد بیشتری از کاربران پاسخ مناسب ارائه نمود. برای این منظور در میان انواع روشهای پالایش گروهی، روش مبتنی بر آیتم و برای پیمایش شبکه اعتماد میان کاربران نیز از روش پیمایش تصادفی بهره گرفته شده است، همچنین با تفسیر و تعدیل نظرات کاربران و اتخاذ شیوه­ای مناسب جهت محاسبه مقدار دقیق اعتماد میان کاربران و تغییر در نحوه پیمایش شبکه اعتماد میان ایشان سعی در بهبود و کاهش خطاهای نتایج گردیده است. در نهایت، جهت ارزیابی و برآورد مدل ترکیبی ارائه شده، نتایج و آمارهای حاصل از اجرای مدل پیشنهادی بر روی مجموعه داده های Epinions و Movielens و مقایسه آنها با نتایج مدل پایه TrustWalkerبه عنوان یکی از بهترین مدلهای ترکیبی ارائه شده در زمینه سیستمهای توصیه گر مبتنی بر اعتماد، ارائه می­گردد.

فصل اول: مقدمه ای بر انواع سیستم های توصیه گر

1-1- مقدمه

گسترش سریع و روز افزون اطلاعات ارائه شده بر روی شبکه جهانی اینترنت، کاربران را با مشکلات عدیده و قابل تاملی در خصوص انتخاب منابع و اطلاعات مورد نیاز ایشان مواجه نموده است و چه بسا که بدون راهنمایی و هدایت صحیح، کاربران در اخذ تصمیمات صحیح یا انتخاب کالا و خدمات مورد نیازشان دچار اشتباه شده که این امر تبعات عدیده­ای از جمله نارضایتی، سلب اطمینان کاربران و مشتریان سایتهای موجود بر روی اینترنت را به همراه خواهد داشت. از اینرو وجود ابزار و سیستمهایی برای کمک به کاربران در انتخاب اطلاعات مناسب و مورد نیاز ایشان کاملا ضروری به نظر می­رسد. در سالهای اخیر برای برآورده سازی این نیازها سیستمهای توصیه­گرمطرح و توسعه یافته­اند و الگوریتمها ، مقالات و متون علمی بسیار متنوع و مختلفی در این زمینه مطرح گردیده است .

برای دانلود متن کامل پایان نامه اینجا کلیک کنید

لینک بالا اشتباه است

برای دانلود متن کامل اینجا کلیک کنید

       

:: بازدید از این مطلب : 475