پیاده‌سازی سیستم های توصیه گر در شبکه های اجتماعی

سیستم‌های توصیه‌گر سنتی، از سوی بسیاری از محققان در دهه گذشته مورد مطالعه قرار گرفته‌اند. با این حال، این سیستم‌ها روابط اجتماعی بین کاربران را نادیده می‌گرفتند. در حالی که این روابط می‌تواند دقت توصیه را بهبود ببخشد. از طرفی، در سال‌های اخیر، مطالعه سیستم های توصیه گر در شبکه های اجتماعی به یک موضوع تحقیقاتی فعال تبدیل شده است، چراکه سیستم‌های توصیه‌کننده با در نظر گرفتن خریدها و بازدیدهای گذشته کاربر و تحلیل سلایق و رفتارهای پیشین او با پیشنهاد یک محصول یا استفاده از خدماتی ویژه به یک کاربر، ضمن آنکه او را از وجود کالای مورد نظر باخبر می‌کنند، او را تشویق به خرید یا استفاده از آن محصول یا خدمات پیشنهادشده می‌کنند. در این مقاله، قصد بر آن است که به ارتباط سیستم های توصیه گر در شبکه های اجتماعی اشاره کنیم و کاربرد این سیستم‌ها را در شبکه‌های اجتماعی بیان داریم.

سیستم‌های توصیه‌گر

سیستم‌های توصیه‌گر سیستم‌هایی هستند که اطلاعات مربوطه را برای یک کاربر خاص با توجه به مشخصات وی فیلتر می‌کنند. این سیستم‌ها برای کمک به پر کردن شکاف بین جمع‌آوری و تجزیه و تحلیل اطلاعات، با فیلتر کردن تمام اطلاعات موجود و ارائه مرتبط‌ترین موارد به کاربر، ایجاد شده‌اند.

در گذشته، مطالعه کشف دانش در پایگاه‌های اطلاعاتی و به‌ویژه سیستم‌های توصیه‌گر، به داده‌هایی که در دسترس محققان بود، محدود می‌شد، اما در حال حاضر، با انفجار اینترنت، فرصت‌ها و چالش‌های جدیدی در این زمینه تحقیقاتی به وجود آمده است که یکی از آن‌ها سیستم های توصیه گر در شبکه های اجتماعی است. یک سیستم توصیه‌گر معمولاً نمایه کاربر را با برخی از ویژگی‌های مرجع مقایسه می‌کند و تلاش می‌کند ارزیابی‌ای را که کاربر از یک آیتم خاص ارائه می‌کند و هنوز در نظر گرفته نشده است، پیش‌بینی کند. وب‌سایت‌های تجارت الکترونیک در حال حاضر، گروه اصلی استفاده از سیستم‌های توصیه‌گر هستند که از تکنیک‌های مختلف برای یافتن محصولات مناسب‌تر برای مشتریان خود و افزایش حجم فروش استفاده می‌کنند.

شبکه‌های اجتماعی

شبکه‌های اجتماعی، نوعی ساختارهای گره‌ای (افراد یا سازمان‌ها) هستند که از طریق پیوندهای اجتماعی به هم متصل شده‌اند. سازماندهی هر شبکه بستگی به محیطی دارد که در آن ایجاد شده و در آن فعالیت می‌کند. در واقع، شبکه‌های اجتماعی برای شبکه‌سازی، ارتباطات و اشتراک‌گذاری محتوا بسیار اهمیت دارند. برنامه‌های کاربردی این شبکه‌ها روزانه حجم عظیمی از داده‌ها را تولید می‌کنند و شبکه‌های اجتماعی به دلیل ناهمگونی داده‌ها و ساختارهای شکل‌گرفته در آن‌ها و اندازه و پویایی آن‌ها زمینه تحقیقاتی رو به رشدی را تشکیل می‌دهند. به بیان دیگر، یک شبکه اجتماعی، مجموعه‌ای از اعضای مستقل را نشان می‌دهد که به ایده‌ها و منابع بر اساس ارزش‌ها و علایق مشترک می‌پیوندند و دسترسی به پروفایل و اولویت‌های کاربر را امکان‌پذیر می‌کنند.

اگر بخواهیم به طور ملموس باور شبکه‌های اجتماعی را در قالب چند جمله بیان داریم باید بگوییم یک نفر تنها «شش گام» با هر فرد دیگری بر روی زمین فاصله دارد. بنابراین، در یک شبکه اجتماعی، برای اتصال دو نفر، به حداکثر شش واسطه نیاز است، یعنی اعتقاد بر این است که دو نفر می‌توانند حداکثر از طریق 5 آشنا به یکدیگر متصل شوند. با این توصیف، می‌توان نتیجه گرفت که به منظور تعامل هرچه بیشتر افراد به‌خصوص در عرصه‌های اقتصادی و اجتماعی، وجود سیستم های توصیه گر در شبکه های اجتماعی می‌تواند کارایی فوق‌العاده‌ای داشته باشد.

سیستم های توصیه گر در شبکه های اجتماعی

رشد مداوم و متنوع شبکه‌های اجتماعی، نحوه تعامل کاربران با آن‌ها را تغییر داده است. با این تغییرات، آنچه زمانی محدود به تماس اجتماعی بود، اکنون برای تبادل نظر مورد استفاده قرار می‌گیرد. کاربران اطلاعات زیادی در دستان خود دارند که قادر به پردازش آن به‌تنهایی نیستند. از این رو، نیاز به توسعه ابزارهای جدید است. به همین دلیل، سیستم‌های توصیه‌کننده برای رفع این نیاز توسعه یافتند و تکنیک‌های زیادی برای رویکردهای مختلف استفاده شد. حال اگر بخواهیم از ارتباطی که سیستم های توصیه گر در شبکه های اجتماعی برقرار کرده‌اند، سخن بگوییم و هماهنگی این دو فناوری را با یکدیگر بسنجیم، باید بار دیگر به زبان ساده آن‌ها را معرفی کنیم و بعد آن‌ها را با یکدیگر پیوند بزنیم:

توصیه‌گر، سیستمی است که اطلاعات مفیدی را در خصوص خواسته‌های کاربران به آن‌ها توصیه می‌کند و استراتژی‌هایی را که کاربران به‌منظور رسیدن به اهدافشان به کار می‌گیرند، به آن‌ها پیشنهاد می‌کند. در واقع، عملکرد این سیستم‌ به این صورت است که کسانی که در گذشته با هم توافق داشته‌اند، به احتمال زیاد در آینده نیز به این توافق خواهند رسید. این‌گونه سیستم‌ها کاربردهای فراوانی دارند، در حوزه تجارت الکترونیک (برای پیشنهاد محصول و خدمات مختلف)، در شبکه‌های بنگاهی (برای پیدا کردن افراد باتجربه در یک مورد خاص)، در کتابخانه‌های دیجیتال (برای پیدا کردن کتاب و مقاله)، در حوزه پزشکی (برای انتخاب پزشک یا دارو)، در مدیریت ارتباط با مشتری (برای ارائه راهکارهایی برای بهبود روابط تولیدکننده و مصرف‌کننده) و در نهایت، حضور سیستم های توصیه گر در شبکه های اجتماعی.

از طرفی نیز در حال حاضر، شبکه‌های اجتماعی برای شبکه‌سازی، ارتباطات و به اشتراک‌گذاری محتوا بسیار حائز اهمیت شده‌اند و هر روز حجم عظیمی از داده‌ها از طریق اپلیکیشن‌های شبکه‌های اجتماعی به صورت روزانه تولید می‌شوند و با گسترش سریع این شبکه‌ها، آن‌ها به مجموعه عظیمی از داده‌های مفید تبدیل شده‌اند و به واسطه اخذ و به‌روزرسانی اطلاعات از کاربران خود در سراسر دنیا، منابع غنی برای داده‌کاوی و کشف اطلاعات محسوب می‌شوند.

لذا با اطمینان می‌توان گفت، یکی از راهکارهایی که کاربران می‌توانند به اهداف مورد علاقه‌ خود به صورت راحت و کم‌هزینه با صرف وقت کمتر دست یابند، یا از راه‌حل هوشمندی برای رونق کسب‌وکار خود استفاده کنند، در نظر گرفتن سیستم های توصیه گر در شبکه های اجتماعی است. به عبارت دقیق‌تر، با ادغام «سیستم‌های توصیه‌گر» و «شبکه‌های اجتماعی»، می‌توان قدرت رقابت‌پذیری یک سازمان یا بنگاه اقتصادی را افزایش داد و از طریق سوددهی و جذب مشتری، از سازمان‌های دیگر پیشی گرفت. این راه‌حل این امکان را برای سازمان‌ها فراهم می‌کند که با کسب اطلاعات سودمندی که از کاربران دریافت می‌کند، از مزیت‌های رقابتی بهره‌مند گردند. این شیوه باعث می‌گردد، تقاضاها و نیازمندی‌های مشتریان بهتر درک شوند و در نتیجه روابط با مشتریان افزایش یابد و در نهایت، آن کسب‌وکار آنلاین، رشد کند.

در واقع، الگوریتم‌های توصیه‌کننده با پیشنهاد یک محصول یا استفاده از خدماتی ویژه به یک کاربر، ضمن آنکه کاربر را از وجود کالای مورد نظر باخبر می‌کنند، او را تشویق به خرید یا استفاده از آن محصول یا خدمات پیشنهادشده می‌کنند. برخی از سیستم‌های توصیه‌کننده مجهز به ابزارهای تحلیل رفتارهای پیشین کاربر هستند و بعد از خرید یک یا چند محصول، سایر کالاها یا خدمات مرتبط با رفتار و سلیقه و خریدهای پیشین کاربر را به او معرفی می‌کنند و با این روش، میزان فروش محصولات یا ارائه خدمات را گسترده‌تر می‌کنند. با تحلیل الگوریتم‌ها در سیستم‌های توصیه‌کننده در شبکه‌های اجتماعی می‌توان به صراحت بیان داشت که این کار برای صاحب محصول و آن شبکه بسیار سودمند خواهد بود.

سیستم‌های توصیه‌گر به‌طور گسترده در چندین حوزه مختلف برای توصیه مقالات، موسیقی، فیلم‌ها و حتی افراد استفاده می‌شود. در همین حال، شبکه‌های اجتماعی مانند لینکدین و فیس‌بوک از آن‌ها برای پیشنهاد مخاطبین جدید استفاده می‌کنند و این رابطه و سودمندی ناشی از آن، سلسله‌وار ادامه می‌یابد. در واقع، سیستم‌های توصیه‌گر نمونه‌ای از ابزارهایی هستند که قادرند از داده‌های شبکه‌های اجتماعی به‌منظور خدمت‌رسانی هر چه بهتر به کاربران بهره‌برداری کنند.

نتیجه‌گیری

سیستم‌های توصیه‌گر در حال حاضر به طور هوشمند در بسیاری از شبکه‌های اجتماعی و برنامه‌های تجارت الکترونیک یافت می‌شوند. این سیستم‌ها با استفاده از تکنیک‌های هوش مصنوعی و پردازش زبان طبیعی علاقه‌مندی‌های کاربران را در فضای اینترنت شناسایی می‌کنند و پیشنهادی را عنوان می‌کنند که با اولویت‌ها و البته محدودیت‌های کاربر متناسب باشد. در حقیقت، توسعه فناوری‌های رسانه‌های اجتماعی، تعاملات اجتماعی را افزایش داده است و به دنبال آن، با حضور سیستم های توصیه گر در شبکه های اجتماعی، کسب‌وکارها به‌خصوص کسب‌وکارهای الکترونیکی رونق گرفته و گویی با تعامل دو فناوری به‌روز، به حوزه‌ اقتصادی کشورها، جانی تازه بخشیده شده است.

انواع کاربردهای هوش مصنوعی در صنایع مختلف را در هوشیو بخوانید