پیادهسازی مقاله سیستم توصیهگر نقاط مورد علاقه (POI) در پایتونسه‌شنبه 19, آگوست 2025
پیادهسازی مقاله سیستم توصیهگر نقاط مورد علاقه (POI) در پایتون
سایت همیارپروژه یک پروژه بسیار کاربردی را حوضه پیادهسازی مقاله سیستم توصیهگر نقاط مورد علاقه (POI) در پایتون انجام داده و آن را جهت دانلود شما عزیزان در سایت قرار داده است.این پروژه برای دانشجویان رشته مهندسی کامپیوتر برای انجام پروژه هوش مصنوعی بسیار مفید است.جهت خرید و دانلود پروژه توضیحات زیر را مطالعه نمایید.
زبان برنامه نویسی پایتون :
پایتون یک زبان برنامه نویسی متن باز (open source) است که با داشتن هزاران کتابخانه در حوزه های مختلف قدرت بسیار زیادی را کسب نموده است.پایتون جزو محبوب ترین و سریعترین زبان های سطح بالاست.از جمله پروژه های قابل انجام با پایتون میتوان به انجام پروژه های مهندسی نرم افزار ،انجام پروژه مهندسی برق ، انجام پروژه مهندسی مکانیک ،انجام پروژه مهندسی پزشکی ، انجام پروژه امنیت شبکه ، انجام پروژه طراحی سایت ،انجام پروژه داده کاوی ، انجام پروژه شناسایی الگو ، انجام پروژه پایتورچ و … اشاره نمود.
پایتون اغلب در نرم افزار های مختلفی اجرا می شود که برخی از آنها عبارتند از : انجام پروژه در ژوپیتر ، انجام پروژه در نت بینز ، انجام پروژه در پایچارم و …
توضیحات پروژه :
عنوان : پیادهسازی مقاله سیستم توصیهگر نقاط مورد علاقه (POI) در پایتون
کد پروژه : ۹۵۹۸۶
توضیحات: دارد
موضوع پروژه، پیادهسازی مقاله سیستم توصیهگر نقاط مورد علاقه (POI) در پایتون می باشد.
فهرست مطالب
مقدمه و کلیات پژوهش ۳
نوآوری پژوهش ۳
روش‌شناسی و طراحی سیستم ۴
تولید و تحلیل مجموعه داده ۵
استخراج ویژگی‌های فرهنگی کاربران ۵
مدل‌سازی و آموزش سیستم توصیهگر ۷
ارزیابی مدل و نتایج ۸
نتیجه‌گیری و بحث ۹
مقدمه و کلیات پژوهش
این گزارش به تشریح کامل پیادهسازی یک سیستم توصیهگر نقاط مورد علاقه (POI) بر اساس معماری ارائه شده در مقاله مرجع می‌پردازد. سیستم طراحی شده از روش فاکتورگیری ماتریسی ترکیبی (Hybrid Matrix Factorization) با استفاده از کتابخانه LightFM بهره می‌برد که قابلیت ادغام اطلاعات تعاملات کاربران با ویژگی‌های جمعیت‌شناختی و فرهنگی کاربران و همچنین ویژگی‌های نقاط مورد علاقه را دارا می‌باشد. همانطور که در مقاله اشاره شده است، این رویکرد به ویژه برای محیط‌های گردشگری فرهنگی که در آنها هم مشکل cold start وجود دارد و هم نیاز به در نظر گرفتن ترجیحات فرهنگی کاربران احساس می‌شود، بسیار مناسب است.
پیادهسازی حاضر تمامی مراحل توصیف شده در مقاله از جمله پیش‌پردازش داده‌ها، استخراج ویژگی‌های فرهنگی کاربران، ساخت مدل توصیهگر و ارزیابی نتایج را پوشش می‌دهد. علاوه بر این، به منظور شبیه‌سازی شرایط واقعی، یک مجموعه داده مصنوعی با ویژگی‌های مشابه مجموعه داده Flickr User-POI Visits Dataset مورد استفاده در مقاله ایجاد شده است. این مجموعه داده شامل اطلاعات کاربران، نقاط مورد علاقه و تعاملات بین آنها می‌باشد که با توزیع‌های آماری مشابه داده‌های واقعی تولید شده‌اند.
جهت دانلود مقاله مورد نظر بر روی لینک زیر کلیک کنید:
بعداز مشاهده فاکتور و پرداخت هزینه از طریق درگاه سایت لینک دانلود فایلهای پروژه“پیادهسازی مقاله سیستم توصیهگر نقاط مورد علاقه (POI) در پایتون“برای شما نمایش داده می شود.
فایلهای پروژه به صورت ۱۰۰% تست شده و تمامی فایل ها سالم می باشد.
سفارش پروژه مشابه :
درصورتی که پروژه ای مشابه دارید که میخواهید بصورت سفارشی برایتان انجام شود میتوانید در تلگرام یا واتساپ یا ایتای شماره ۰۹۱۱۷۹۸۳۷۰۹ پیام دهید و یا به صفحه سفارش پروژه پایتون مراجعه کرده و پروژه خود را سفارش دهید.
خرید پروژه های مشابه :
سایت همیارپروژه صدها پروژه آماده پایتون را انجام داده و برای خرید با قیمت بسیار مناسب در سایت بارگذاری نموده است.برای مشاهده این پروژه ها میتوانید به صفحه پروژه های آماده پایتون مراجعه نمایید.
دیدگاهتان را بنویسید