FOYDALANUVCHI AXBOROTGA BO‘LGAN EXTIYOJINI NAVIGATSIYA PROFILI ORQALI QONOATLANTIRISH
Keywords:
foydalanuvchi navigatsiya profili, shaxsga yo‘naltirilgan tizim, CLOPE algoritmi, klasterlash, profit funksiyasi, Dprofit, tavsiya tizimi, foydalanuvchi ehtiyojlariAbstract
Mazkur maqolada foydalanuvchi navigatsiya profillari asosida shaxsga yo‘naltirilgan tavsiyalarni shakllantirish masalasi tadqiq etilgan. Foydalanuvchi navigatsiya profili veb-saytlar doirasida foydalanuvchining sahifalar bo‘ylab harakatlari, tashrif buyurilgan sahifalar, bosilgan havolalar hamda qidiruv so‘rovlari asosida shakllantiriladigan ma’lumotlar to‘plami sifatida qaraladi. Tadqiqotda qidiruv so‘rovlari yetarli bo‘lmagan yoki foydalanuvchi yangi mavzu bo‘yicha qidiruv amalga oshirayotgan holatlarda navigatsiya profillaridan foydalanish orqali mos tavsiyalarni shakllantirish yondashuvi taklif etilgan. Navigatsiya profillarini samarali guruhlash maqsadida CLOPE klasterlash algoritmidan foydalanish asoslab berilgan. Ushbu algoritm foydalanuvchi harakatlari va sahifalar o‘rtasidagi o‘xshashliklarni hisobga olgan holda klasterlar hosil qilish imkonini beradi. Maqolada klasterlash jarayonini baholash uchun profit va Dprofit funksiyalari kiritilgan bo‘lib, ular klasterlar sifatini optimallashtirish, yangi navigatsiya profilining mavjud klasterga qo‘shilish samaradorligini aniqlash hamda foydalanuvchiga mos keluvchi eng optimal klasterni tanlashga xizmat qiladi.Taklif etilgan yondashuv foydalanuvchining real vaqt rejimidagi harakatlarini tahlil qilish, joriy axborot ehtiyojlarini aniqlash va ularga mos sahifalarni tavsiya qilish imkonini beradi. Natijada tizimning shaxsga yo‘naltirilganlik darajasi oshadi, foydalanuvchi tajribasi yaxshilanadi va tavsiyalar dolzarbligi ta’minlanadi.
References
1. Nazarov Q., Jo‘rayev N. Axborot tizimlari va shaxsga yo‘naltirilgan texnologiyalar. – Toshkent: Akademnashr, 2020. – 312 b.
2. Han J., Kamber M., Pei J. Data Mining: Concepts and Techniques. – 3rd ed. – Morgan Kaufmann, 2012. – 703 p.
3. Aggarwal C.C. Recommender Systems: The Textbook. – Springer, 2016. – 498 p.
4. Mobasher B., Cooley R., Srivastava J. Automatic Personalization Based on Web Usage Mining // Communications of the ACM. – 2000. – Vol. 43(8). – P. 142–151.
5. Yang Y., Pedersen J.O. A Comparative Study on Feature Selection in Text Categorization // Proceedings of ICML. – 1997. – P. 412–420.
6. Zhang Y., Pennacchiotti M. Recommender Systems for Personalized Web Search // WWW Conference Proceedings. – 2013. – P. 1029–1038.
7. Wang J., Zhao Y. Clustering Algorithms in Web Usage Mining // Journal of Information Science. – 2014. – Vol. 40(2). – P. 199–213.
8. Yang J., Wu H. CLOPE: A Fast and Effective Clustering Algorithm for Transactional Data // Proceedings of ACM SIGKDD. – 2002. – P. 682–687.
9. Li X., Lin T.Y. Mining User Navigation Patterns for Web Personalization // Knowledge-Based Systems. – 2011. – Vol. 24(4). – P. 580–588.
10. Ricci F., Rokach L., Shapira B. Introduction to Recommender Systems Handbook. – Springer, 2015. – 870 p.
11. Burke R. Hybrid Recommender Systems: Survey and Experiments // User Modeling and User-Adapted Interaction. – 2002. – Vol. 12. – P. 331–370.
12. Jo‘rayev N.S., Saidov S.M. Shaxsga yo‘naltirilgan axborot tizimlarida foydalanuvchi profillarini shakllantirish // Zamonaviy axborot texnologiyalari. – Toshkent, 2022. – №3. – B. 45–52.
13. Saidov S.M., Mo‘minov B.B. Web resurslarda foydalanuvchi ehtiyojlarini klasterlash asosida aniqlash usullari // Actual Scientific Research in the Modern World. – 2023. – Issue 4(119). – P. 241–244.
14. O‘zbekiston Respublikasi Prezidentining qarori. “Raqamli iqtisodiyotni rivojlantirish strategiyasi”. – Toshkent, 2020.
15. ZiyoNET axborot-ta’lim portali. Shaxsga yo‘naltirilgan axborot tizimlari bo‘yicha elektron resurslar. URL: https://www.ziyonet.uz
16. Google Scholar ilmiy ma’lumotlar bazasi. URL: https://scholar.google.com
Downloads
Published
Issue
Section
License
Copyright (c) 2025 Saidоv Samandar Muzaffarоvich
This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 International License.
