مناقشة رسالة ماجستير في كلية تكنولوجيا المعلومات حول نظام التوصية للأحداث الاكاديمية باستخدام خوارزمية البحث عن الارتباط التشعبي
 التاريخ :  20/03/2019 05:39:13  , تصنيف الخبـر  كلية تكنولوجيا المعلومات
Share |

 كتـب بواسطـة  حسين علي العميدي  
 عدد المشاهدات  185

مناقشة رسالة ماجستير في كلية تكنولوجيا المعلومات حول نظام التوصية للأحداث الاكاديمية باستخدام خوارزمية البحث عن الارتباط التشعبي

تم مناقشة رسالة ماجستير في كلية تكنولوجيا المعلومات لطالبة الماجستير ايمان كاظم عبود عن رسالتها الموسومة " نظام التوصية للأحداث الاكاديمية باستخدام خوارزمية البحث عن الارتباط التشعبي" وبأشراف الدكتورة غيداء عبد الحسين

وتمت المناقشة بحضور اللجنة الأستاذ الدكتور اسراء هادي علي رئيسا وعضوية كلا من الدكتورة ايمان كاظم صكبان والدكتورة رحاب فليح حسن والدكتورة غيداء عبد الحسين عضوا ومشرفا.

وبينت الطالبة ايمان كاظم ان مع النمو المستمر للمجتمع الأكاديمي وتنظيم عدد كبير من الأحداث الأكاديمية في جميع أنحاء العالم كل عام، أصبح من الصعب على الباحثين العثور على المعلومات ذات الصلة حول الأحداث التي قد تكون مهمة في تقديم أعمالهم.

   من أجل جودة التوصية، في هذا البحث، نقدم طريقة جديدة للتوصية ب (المتعاونين، المؤتمرات) للباحثين بناءً على تجميع مجموعة من العوامل المهمة المرتبطة بتاريخ أبحاث المؤلفين. وقد تم الأخذ بنظر الاعتبار ستة عوامل أكاديمية للتنبؤ بالصلات المهمة بين المؤلف الهدف والمتعاونين المنخبين.

    تقوم خوارزمية HITS  بترتيب عددk-من المؤلفين اللذين لديهم تفاعل كبير مع المؤلف الهدف ثم السعي لترشيح شركاء قيمين جدد للتعاون مع الباحث الهدف، بالاضافة الى اقتراح قائمة من المؤتمرات. وقد أخذ بنظرالاعتبار عوامل التعاون مجتمعة لاكتشاف أهمية الروابط في الشبكة الأكاديمية. 

     يتم تمرير مخرجات خوارزمية HITS  إلى عملية التوصية لتعزيز عملية اتخاذ القرار الخاصة باالعمل المقترح. تضمنت مرحلة التوصية تطوير نموذجين للتنبؤ بشكل مستقل، النموذج الأول هو توصية المتعاونين، والذي يستخدم للتوصية بأغلب المتعاونين القيّمين والجدد للباحث الهدف. ويستند النموذج الثاني على اقتراح الأحداث الأكاديمية (المؤتمرات بشكل أساسي) للمؤلف الهدف. 

      لتقييم أداء نظام المقترحات المقترح وقياس دقة التوصيات، تم استخدام مقاييس precision وRecall ومقياس F-Measure. أجري تحليل التجارب على مجموعة البيانات DBLP وWikicfp لتقييم نتائج نظام التوصيات. وقد أظهرت النتائج أداء مشجعا بالمقارنة مع نماذج البحث الأخرى (MVCWalker، AER-Ext). وقد أثبتت أن تجميع عوامل التعاون يمكن أن يزيد من أداء التوصية بالحدث الأكاديمي من حيث الدقة ومعدل الاسترداد. قيم Precisionالتي يتم تحقيقها بواسطة النموذج المقترح المقترح هي 24? مقارنةً بدقة نموذج MVCWalker، في حين كان Recall مساوياً لـ 17?. أيضا، تفوقت النظام المقترح علىAER-EXT. تبلغ القيمة الأعلى للنظام المقترح 11.67? مع 5 متعاونين وتوصية بعشر مؤتمرات، بينما يعكس نظام AER-EXT أفضل نتيجة بقيمة 8.333?.


  







حسين علي العميدي / اعلام الكلية 


الاعلى مشاهدة