MASHINALI O‘QITISHDA TAVSIYALAR TIZIMLARINING AMALIY QOʻLLANILISHI VA KELAJAK TENDENSIYALARI

Авторы

  • Umarov Bekzod Azizovich Автор
  • Qoʻqonboyev Asrorbek Akmaljon oʻgʻli Автор

Ключевые слова:

Kalit soʻzlar: Tavsiyalar tizimlari, elektron tijorat, taʼlimda personalizatsiya, personalizatsiya, cheklovlar, kelajak tendensiyalari, texnologik asoslar, graph-based modeling, explainable AI.

Аннотация

 
Annotatsiya 
Mazkur maqola mashinali o‘qitish tizimlari tavsiyalarni amaliy qoʻllanilishi va 
kelajakdagi rivojlanish yoʻnalishlarini tahlil qiladi. Ushbu tizimlarning elektron tijorat, 
platformalar va taʼlim sohasida qoʻllanilishi yoritiladi. Kelajakda sunʼiy intellekt va 
mashinani  oʻqitish  orqali  tavsiyalar  tizimlari  yanada  yuqori  darajada 
personalizatsiyaga erishishi kutilmoqda. 

Библиографические ссылки

Foydalanilgan adabiyotlar:

1. Koren, Y., Bell, R., & Volinsky, C. (2009). Matrix factorization techniques for

recommender systems. Computer, 42(8), 30-37.

2. Tang, J., & Liu, H. (2017). Graph-based learning in recommendation systems:

A survey. ACM Transactions on Knowledge Discovery from Data, 11(4), 48.

3. He, X., Liao, L., Zhang, H., Nie, L., Hu, X., & Chua, T.-S. (2017). Neural

collaborative filtering. In Proceedings of the 26th International Conference on

World Wide Web (pp. 173-182).

4. Wang, J., & Benitez, J. (2020). The recommendation system based on deep

learning techniques: A comprehensive review. Artificial Intelligence Review,

53(3), 2019-2054.

5. Gedikli, F., Ge, M., & Jannach, D. (2014). How should I explain? A comparison

of different explanation types for recommender systems. International Journal

of Human-Computer Studies, 72(4), 367-382.

6. Bellogin, A., & Parapar, J. (2019). Cross-domain collaborative filtering in

recommender systems. Information Processing & Management, 55(1), 18-26.

7. Feder, A., & Greene, D. (2019). Explainable artificial intelligence in

recommender systems. IEEE Access, 7, 130655-130666.

8. B.Umarov, M.Hakimov., “International journal of scientific researchers”,

“Su’niy intelekt tizimlarida qayta tiklashga asoslangan o‘qitish” 2024y.

Опубликован

2024-11-22

Как цитировать

Umarov Bekzod Azizovich, & Qoʻqonboyev Asrorbek Akmaljon oʻgʻli. (2024). MASHINALI O‘QITISHDA TAVSIYALAR TIZIMLARINING AMALIY QOʻLLANILISHI VA KELAJAK TENDENSIYALARI . TADQIQOTLAR.UZ, 50(5), 14-21. https://scientific-jl.org/tad/article/view/3716