PLBPLB

TEMATIKTEMATIK

Sistem pemberi rekomendasi, sebagai bagian yang terintegrasi, akan memberikan penyesuaian personalisasi individu dalam pengalaman menggunakan web. Penggalian pengetahuan produk dapat memandu pengguna saat melakukan pencarian suatu produk. Memberikan bantuan dan kinerja pengguna yang cerdas pada nama pengguna akan membutuhkan pemahaman tentang tujuan dan preferensi mereka. Dengan demikian, umpan balik pengguna mempunyai peran penting dalam arti bahwa hal itu membantu mengarahkan pencarian ke arah rekomendasi yang baik. Idealnya, sistem harus mampu menafsirkan umpan balik yang diberikan pengguna secara efektif, dan kemudian merespons dengan memberikan serangkaian rekomendasi yang lebih baik. Dalam penelitian ini bertujuan menyelidiki bentuk umpan balik yang dikenal sebagai kritik/saran. Meskipun sejumlah besar pemberi rekomendasi sangat cocok dengan bentuk umpan balik ini, penulis berpendapat bahwa dengan sendirinya hal itu dapat menyebabkan dialog rekomendasi yang tidak efisien. Sebagai solusi, diusulkan teknik rekomendasi baru yang memiliki kemampuan yang secara dramatis meningkatkan kegunaan dari kritik/saran.

Penelitian ini menyimpulkan bahwa umpan balik memainkan peran krusial dalam sistem rekomendasi personalisasi dan berbagai jenis umpan balik menawarkan keseimbangan berbeda terkait biaya pengguna, ambiguitas umpan balik, keahlian pengguna, dan persyaratan antarmuka.Kritik, sebagai pendekatan umpan balik, dapat menyebabkan dialog rekomendasi yang tidak efisien.Untuk mengatasi masalah ini, teknik seleksi adaptif telah diusulkan dan terbukti secara signifikan meningkatkan efisiensi rekomendasi dalam berbagai kondisi eksperimental, bahkan menawarkan potensi pengurangan hingga 60% dalam jumlah item yang disajikan kepada pengguna.

Penelitian lebih lanjut dapat dilakukan untuk mengeksplorasi integrasi teknik seleksi adaptif dengan metode pembelajaran mesin lainnya untuk meningkatkan akurasi personalisasi rekomendasi. Sebagaimana paper ini menunjukkan bahwa kritik berpotensi memandu pencarian produk pengguna, penelitian lanjutan dapat fokus pada pengembangan cara untuk secara otomatis mengidentifikasi dan memprioritaskan fitur-fitur yang paling relevan untuk dikritik oleh pengguna. Investigasi mengenai bagaimana bias pengguna dalam memberikan kritik dapat diatasi untuk memastikan rekomendasi yang lebih adil dan representatif dapat menjadi arah penelitian yang menarik. Pengujian lebih lanjut dalam skenario dunia nyata dengan beragam demografi pengguna akan memberikan wawasan berharga tentang skalabilitas dan generalisasi teknik yang diusulkan dalam paper ini.

  1. #recommender system#recommender system
Read onlineRead online
File size429.57 KB
Pages20
DMCAReportReport

Related /

juris Persepsi Mahasiswa Akuntansi Terhadap Efektivitas E Learning Dengan Fitur Desain 2024More at 2024

UKIPUKIP Berdasarkan hal tersebut, Universitas Hasanuddin sebaiknya mempersiapkan pelatihan dan pengenalan sistem yang lebih baik. Perguruan tinggi perlu menggunakanBerdasarkan hal tersebut, Universitas Hasanuddin sebaiknya mempersiapkan pelatihan dan pengenalan sistem yang lebih baik. Perguruan tinggi perlu menggunakan

juris Meningkatkan Kinerja Individu melalui Kritik Saran menggunakan Recommender System 2023More at 2023

PLBPLB Idealnya, sistem harus mampu menafsirkan umpan balik yang diberikan pengguna secara efektif, dan kemudian merespons dengan memberikan serangkaian rekomendasiIdealnya, sistem harus mampu menafsirkan umpan balik yang diberikan pengguna secara efektif, dan kemudian merespons dengan memberikan serangkaian rekomendasi

juris Neural Collaborative with Sentence BERT for News Recommender System 2021More at 2021

JOIVJOIV Penelitian ini mengembangkan model sistem rekomendasi hibrida dengan menggabungkan neural collaborative filtering dan Sentence BERT, menggunakan modelPenelitian ini mengembangkan model sistem rekomendasi hibrida dengan menggabungkan neural collaborative filtering dan Sentence BERT, menggunakan model

juris Recommender System Based on Semantic Similarity 2016More at 2016

IAESCOREIAESCORE Kedua metode tersebut dievaluasi menggunakan data transaksi pada perusahaan material konstruksi, menghasilkan akurasi tinggi yang melebihi metode berbasisKedua metode tersebut dievaluasi menggunakan data transaksi pada perusahaan material konstruksi, menghasilkan akurasi tinggi yang melebihi metode berbasis

Useful /

juris Targeting Inflammation and Immune System in Acute Myocardial Infarction 2025More at 2025

ACTAMEDINDONESACTAMEDINDONES Hasil ini memberikan bukti tambahan bahwa terapi yang menargetkan sistem inflamasi dan imun mampu menekan biomarker inflamasi dan fibrosis, membuka peluangHasil ini memberikan bukti tambahan bahwa terapi yang menargetkan sistem inflamasi dan imun mampu menekan biomarker inflamasi dan fibrosis, membuka peluang

juris Methodology of Hadith Research Critical Study of the Tradition of Criticism of Sanad and Matan Hadith 2025More at 2025

UNSUDAUNSUDA Penilaian keaslian hadis menggunakan kriteria sanad dan matan, serta langkah-langkah membandingkan dengan Al‑Quran, hadis kuat, akal sehat, dan faktaPenilaian keaslian hadis menggunakan kriteria sanad dan matan, serta langkah-langkah membandingkan dengan Al‑Quran, hadis kuat, akal sehat, dan fakta

juris SWOT Analysis Of PT Indofood Sukses Makmur Tbk 2024More at 2024

UKIPUKIP Dalam penelitian ini dilakukan studi kasus dengan menganalisis SWOT pada PT Indofood Sukses Makmur Tbk. PT Indofood CBP Sukses Makmur Tbk (ICBP), anakDalam penelitian ini dilakukan studi kasus dengan menganalisis SWOT pada PT Indofood Sukses Makmur Tbk. PT Indofood CBP Sukses Makmur Tbk (ICBP), anak

juris Dampak Tambahan Perbaikan Penghasilan TPP Terhadap Kedisiplinan Pegawai Pada Kantor Kelurahan Di Kabupaten Penajam Paser Utara 2024More at 2024

UKIPUKIP Meskipun TPP memiliki dampak positif pada motivasi, kinerja, dinamika kerjasama, dan interaksi pegawai, terdapat ketidakpuasan terkait distribusi yangMeskipun TPP memiliki dampak positif pada motivasi, kinerja, dinamika kerjasama, dan interaksi pegawai, terdapat ketidakpuasan terkait distribusi yang

ads-block-test