بقلم / سماء ابراهيم



ناقشت رسالة ماجستير في كلية تكنولوجيا المعلومات نظام التوصية للأحداث الاكاديمية باستخدام خوارزمية البحث عن الارتباط التشعبي قدمتها الطالبة ايمان كاظم عبود بأشراف الدكتورة غيداء عبد الحسين.بينت الرسالة ان النمو المستمر للمجتمع الأكاديمي وتنظيم عدد كبير من الأحداث الأكاديمية في جميع أنحاء العالم كل عام، أصبح من الصعب على الباحثين العثور على المعلومات ذات الصلة حول الأحداث التي قد تكون مهمة في تقديم أعمالهم.



وقدمت في هذا البحث طريقة جديدة للتوصية ب (المتعاونين، المؤتمرات) للباحثين من أجل جودة التوصية، ، بناءً على تجميع مجموعة من العوامل المهمة المرتبطة بتاريخ أبحاث المؤلفين. وقد تم الأخذ بنظر الاعتبار ستة عوامل أكاديمية للتنبؤ بالصلات المهمة بين المؤلف الهدف والمتعاونين المنخبين.وبينت الدراسة ان خوارزمية HITS تقوم بترتيب عددk-من المؤلفين اللذين لديهم تفاعل كبير مع المؤلف الهدف ثم السعي لترشيح شركاء قيمين جدد للتعاون مع الباحث الهدف، بالاضافة الى اقتراح قائمة من المؤتمرات. وقد أخذ بنظرالاعتبار عوامل التعاون مجتمعة لاكتشاف أهمية الروابط في الشبكة الأكاديمية،يتم تمرير مخرجات خوارزمية HITS إلى عملية التوصية لتعزيز عملية اتخاذ القرار الخاصة باالعمل المقترح. تضمنت مرحلة التوصية تطوير نموذجين للتنبؤ بشكل مستقل، النموذج الأول هو توصية المتعاونين، والذي يستخدم للتوصية بأغلب المتعاونين القيّمين والجدد للباحث الهدف.



ويستند النموذج الثاني على اقتراح الأحداث الأكاديمية (المؤتمرات بشكل أساسي) للمؤلف الهدف، لتقييم أداء نظام المقترحات المقترح وقياس دقة التوصيات، تم استخدام مقاييس precision وRecall ومقياس F-Measure. أجري تحليل التجارب على مجموعة البيانات DBLP وWikicfp لتقييم نتائج نظام التوصيات. وقد أظهرت النتائج أداء مشجعا بالمقارنة مع نماذج البحث الأخرى (MVCWalker، AER-Ext). وقد أثبتت أن تجميع عوامل التعاون يمكن أن يزيد من أداء التوصية بالحدث الأكاديمي من حيث الدقة ومعدل الاسترداد. قيم Precisionالتي يتم تحقيقها بواسطة النموذج المقترح المقترح هي 24? مقارنةً بدقة نموذج MVCWalker، في حين كان Recall مساوياً لـ 17?. أيضا، تفوقت النظام المقترح علىAER-EXT. تبلغ القيمة الأعلى للنظام المقترح 11.67? مع 5 متعاونين وتوصية بعشر مؤتمرات، بينما يعكس نظام AER-EXT أفضل نتيجة بقيمة 8.333?.