Recommendation System and Sentiment Analysis

1- نظام توصية باستخدام خوارزمية ALS:

ا ) تم تطوير نظام توصية يعتمد على collaborative filtering باستخدام خوارزمية (ALS).

ب) تم تحسين دقة التنبؤ بين المستخدمين والعناصر من خلال الاستفادة من تقنيات matrix factorization لتحليل التفاعل الضمني والصريح، مما يتيح تقديم توصيات شخصية للمستخدمين.

2- نظام توصية باستخدام خوارزمية Apriori:

ا ) تم إنشاء نظام توصية يعتمد على association rule باستخدام خوارزمية Apriori.

ب) تم استخراج المجموعات المتكررة للعناصر وتوليد قواعد التوصية للمساعدة في تحديد تفضيلات المستخدم بناءً على أنماط الشراء أو التصفح.

3- تحليل المشاعر:

ا ) تم تطوير نموذج لتحليل المشاعر باستخدام مكتبة NLTK لتنظيف البيانات ومعالجتها، واستخدام تقنية TF-IDF لاستخراج الميزات، وlogistic regression للتصنيف.

ب) تم تصنيف بيانات النصوص بدقة إلى مشاعر إيجابية، محايدة، أو سلبية، مما يوفر رؤى قابلة للتطبيق لتحليل ملاحظات العملاء.