Books Recommendation نظام اقتراح

Abstract

يحتاج الانسان في حياتة واثناء يومة اتخاذ الكثير من القرارات كتحديد الكتاب الذي يفضل قراتة ومع توفر الكم الهائل من الخيارات اصبح من الصعب تحديد الخيار الافضل . يهدف هذا البحث الى حل مشكلة الاقتراحات غير الدقيقة التي تعمل بها انظمة التصفية التعاونية من خلال استخدام خوارزمية SVD وذلك لتوفير اقتراحات افضل بالنسبة للمستخدم وتقليل الجهد والزمن الذي تستقرة عمليات التصفح والبحث وكذلك يهدف الي تطوير نظام يوفر للمستخدم لائحة اقتراحات بالاشياء المتوقع ان تنال اعجابه (في حالة هذه الدراسة: لائحة اقتراحات بالكتب ) وذلك بعد تحليل سلوكه المتمثل في تقيمه للكتب المتوفرة في النظام . سنعتمد في تطويرنا على مفاهيم هندسة البرمجيات ، وسيتم انتاج البرنامج في شكل اصدارات متتالية باستخدام النموذج التزايدي Incremental Mode، سيتم استخدام لغة Python و اطار العمل Django للبرمجة ، واستخدام مكتبات recsys و crab كأدوات مساعدة . تم التوصل إلى إن دقة نتائج الإقتراح تعتمد على عاملين أساسيين هما الخوارزمية المستخدمة و دقة البيانات المدخلة فى النظام، وأن أنسب طريقة يمكن إستخدامها فى إقتراح الكتب هى التصفية القائمة على المحتوى بستخدام خوارزمية svd لأنها تتطلب تحليل مجموعة من البيانات . ويوصي الباحث بتطوير النظام واضافة المزيد من الخصائص مثل (التواصل بين المستخدمين ، اضافة مساحات لمناقشه الكتاب بين المستخدمين ، ..الخ) والمزيد من الوظائف التي تجعل النظام اجتماعي اكثر. و استخدام قوائم المستخدم الخاصة في تحليل سلوكه وذلك لتوفير اقتراحات اكثر خصوصية للمستخدمين، السعي لحل مشاكل اخرى قد تواجه انظمة الاقتراحات (غير الدقة ).

This research aimed to develop a system provide list of recommended thighs expected to be liked by the users (in this study: recommendation list for books), this after analysis the users behavior in evaluating the available books in the system. Show and achieve the accuracy by using Singular Value Decomposition algorithm, which considered the best compared with Collaborative Filtering Algorithms. We will count in the development on software engineering process, the system will be delivered in iterated increments using the Incremental Model. Django framework of Python programming language will used in the development as main tool, in addition to RECSYS and CRAB libraries will used as supporting tools. It founds that the accuracy of the recommendation system based on two main factors: the algorithm used in the recommendation system, and the accuracy of the entered data to the system. The suitable method can used in the books recommendation is Content-based filtering using Singular Value Decomposition algorithm, because it require analysis of data. The researcher recommends to enhance the system and add more features like (add connection way between the users, allow the users to discuss about the books which can be reviewed by new users later, etc.), and more functionalities which let the system to be more socialize, also analysis the users behaviors by processing the saved users bookmarks lists to provide more specific recommendations to the users., and try to solve other issues may face the recommendation systems (except the accuracy).