الموصي المتسلسل

يعد نظام التوصية المتسلسل أحد أنواع أنظمة التوصية المهمة. مهمتها الرئيسية هي التنبؤ بالسلوك التالي للمستخدم بناءً على تسلسل سلوك المستخدم التاريخي. ويحاول فهم ونمذجة المعلومات الزمنية لسلوك المستخدم، والتفاعلات بين المستخدمين والعناصر، وتغيرات هذه العوامل بمرور الوقت، وذلك لتزويد المستخدمين بتوصيات أكثر دقة تتوافق مع تفضيلاتهم الحالية والحديثة. على سبيل المثال، إذا تصفح المستخدم أولاً أجهزة الكمبيوتر ولوحات المفاتيح ثم تصفح الفئران على منصة التجارة الإلكترونية، فإن نظام التوصية المتسلسلة سيتنبأ بناءً على هذه السلسلة من السلوكيات بأن المستخدم قد يكون مهتمًا بالملحقات المتعلقة بالكمبيوتر مثل مكبرات صوت الكمبيوتر، ويوصي بمثل هذه المنتجات للمستخدم.

في الدراسات المبكرة، تم استخدام بعض الأساليب المعتمدة على نماذج بسيطة مثل سلاسل ماركوف لتوصية التسلسل. وفي وقت لاحق، مع ظهور تكنولوجيا التعلم العميق، استمرت طرق التوصية بالتسلسل المستندة إلى نماذج التعلم العميق مثل الشبكات العصبية المتكررة (RNN)، وشبكات الذاكرة الطويلة والقصيرة المدى (LSTM)، ووحدات التكرار المسورة (GRU)، والمحولات في الظهور.

الورقة البحثية المنشورة في IJCAL 2019أنظمة التوصية المتسلسلة: التحديات والتقدم والآفاق"تقدم هذه الورقة نظرة عامة شاملة على أنظمة التوصية المتسلسلة، كما تلخص وتحلل بشكل منهجي خصائصها وتحدياتها وتقدم الأبحاث والاتجاهات البحثية المهمة.