دانلود مقاله انگلیسی رایگان:یک سیستم توصیه گر اجتماعی معنایی برای تبلیغات - 2019
بلافاصله پس از پرداخت دانلود کنید

با سلام خدمت کاربران در صورتی که با خطای سیستم پرداخت بانکی مواجه شدید از طریق کارت به کارت (6037997535328901 بانک ملی ناصر خنجری ) مقاله خود را دریافت کنید (تا مشکل رفع گردد). 

دانلود مقاله انگلیسی سیستم های توصیه گر رایگان
  • A social-semantic recommender system for advertisements A social-semantic recommender system for advertisements
    A social-semantic recommender system for advertisements

    دسته بندی:

    سیستم های توصیه گر - recommender systems


    سال انتشار:

    2019


    عنوان انگلیسی مقاله:

    A social-semantic recommender system for advertisements


    ترجمه فارسی عنوان مقاله:

    یک سیستم توصیه گر اجتماعی معنایی برای تبلیغات


    منبع:

    Sciencedirect - Elsevier - Information Processing and Management, 57 (2019) 102153: doi:10:1016/j:ipm:2019:102153


    نویسنده:

    Francisco García-Sáncheza,⁎, Ricardo Colomo-Palaciosb, Rafael Valencia-Garcíaa


    چکیده انگلیسی:

    Social applications foster the involvement of end users in Web content creation, as a result of which a new source of vast amounts of data about users and their likes and dislikes has become available. Having access to users’ contributions to social sites and gaining insights into the consumers’ needs is of the utmost importance for marketing decision making in general, and to advertisement recommendation in particular. By analyzing this information, advertisement recommendation systems can attain a better understanding of the users’ interests and preferences, thus allowing these solutions to provide more precise ad suggestions. However, in addition to the already complex challenges that hamper the performance of recommender systems (i.e., data sparsity, cold-start, diversity, accuracy and scalability), new issues that should be considered have also emerged from the need to deal with heterogeneous data gathered from disparate sources. The technologies surrounding Linked Data and the Semantic Web have proved effective for knowledge management and data integration. In this work, an ontology-based advertisement recommendation system that leverages the data produced by users in social networking sites is proposed, and this approach is substantiated by a shared ontology model with which to represent both users’ profiles and the content of advertisements. Both users and advertisement are represented by means of vectors generated using natural language processing techniques, which collect ontological entities from textual content. The ad recommender framework has been extensively validated in a simulated environment, obtaining an aggregated f-measure of 79.2% and a Mean Average Precision at 3 (MAP@3) of 85.6%.
    Keywords: Knowledge-based systems | Recommender systems | Natural language processing | Advertising | Social network services


    سطح: متوسط
    تعداد صفحات فایل pdf انگلیسی: 16
    حجم فایل: 1136 کیلوبایت

    قیمت: رایگان


    توضیحات اضافی:




اگر این مقاله را پسندیدید آن را در شبکه های اجتماعی به اشتراک بگذارید (برای به اشتراک گذاری بر روی ایکن های زیر کلیک کنید)

تعداد نظرات : 0

الزامی
الزامی
الزامی
rss مقالات ترجمه شده rss مقالات انگلیسی rss کتاب های انگلیسی rss مقالات آموزشی
logo-samandehi
بازدید امروز: 4414 :::::::: بازدید دیروز: 3097 :::::::: بازدید کل: 38681 :::::::: افراد آنلاین: 46