CC BY
3INTERNATIONAL SCIENTIFIC AND TECHNICAL CONFERENCE "DIGITAL TECHNOLOGIES: PROBLEMS AND SOLUTIONS OF PRACTICAL IMPLEMENTATION IN THE SPHERES" APRIL 27-28, 2023
ЭЛЕКТРОН КУТУБХОНАЛАР УЧУН ТАВСИЯ ЭТИШ ТИЗИМИНИ
ЯРАТИШНИНГ А^АМИЯТИ Норматов Шербек
Мухаммад ал-Хоразмий номидаги Тошкент ахборот технологиялари университети
https://doi.org/10.5281/zenodo.7856108
Abstract. As a result of the daily increase in the number of resources in digital libraries and scientific information databases, significant difficulties arise in the process of finding the necessary information for users. For this reason, there is a need to create tools designed to extract resources corresponding to the interests and needs of the user from a large amount of data. This article explores the principles, methods and steps of creating a recommender system electronic library resources based on the information needs of users.
Keywords. Digital library, user needs, recommender system, fuzzy logic, machine learning, artificial intelligence.
КИРИШ
Электрон кутубхоналар ва илмий ахборот базаларида керакли маълумотларни топиш масаласи маълум даражада мураккабликка эга. Мисол учун IEEE Xplore электрон кутубхонасида 6 миллионга якин манба булса (https://ieeexplore.ieee.org/), Springer илмий ахборот базасидаги манбалар сони 8,4 миллиондан ортикни ташкил этади (https://link.springer.com/). Springer илмий ахборотлар базасидан "recommender systems" сурови киритилганда, дастлаб 25086 та манбани чикаради. Агар "Book chapter", "Computer science", "English", "2010-2023" фильтрлари урнатилганда хам манбалар сони 8202 тагача камаяди (суров 2023 йил 5 апрелда амалга оширилган). Бу каби кидирув натижалари эса фойдаланувчиларга катта хажмдаги маълумотлар орасидан керакли ва сифатли маълумотларни чикариб беришга, кераксиз маълумотларни фильтрлашга мулжалланган тавсия этиш тизимларини яратиш эхтиёжи мавжудлигини курсатади. АСОСИЙ ЦИСМ
Бугунги кунда фойдаланувчиларга объектларни уларнинг хохиш ва эхтиёжлари асосида тавсия этувчи тизимлар (ТЭТ) муваффакиятли рижожланмокда ва у сунъий интеллект кулланаётган фаол сохалардан бири хисобланади [1]. Дастлаб улар электрон тижорат сохасида кулланилган булса, эндиликда туризм, электрон хукумат, банк-молия, кутубхона сохаларига хам кириб келмокда. ТЭТнинг асосий вазифаси объектлар туплами буйича фойдаланувчиларнинг фикрларини башоратлаш ва уларга мос (кизикарли, фойдали) объектларни тавсия этишдан иборат [2]. ^идирув тизимларидан фаркли уларок, тавсия этувчи тизимлар одатда узлуксиз ахборот окимлари билан ишлайди ва хар доим фойдаланувчи тизимдан фойдаланганда унинг манфаатлари ва эхтиёжларини урганиб профилда саклаб боради. Натижада, ТЭТ узок муддатли кизикишлар асосида маълумотларни ажратиб олишга интилади.
ТЭТ бу фойдаланувчининг манфаатларига мос булган объектларни таклиф этувчи автоматлашган восита хисобланади ва у фойдаланувчилар ва объектларни уз ичига олади. Фойдаланувчи ТЭТнинг мохиятини акс эттириб, ундан фойдаланувчи хисобланади. Объектлар эса фойдаланувчига моддий ёки ракамли куринишда тавсия этилувчи элементлар булиши мумкин [3]. Барча элементлар уз хусусиятларига эга деб хисобланади
INTERNATIONAL SCIENTIFIC AND TECHNICAL CONFERENCE "DIGITAL TECHNOLOGIES: PROBLEMS AND SOLUTIONS OF PRACTICAL IMPLEMENTATION IN THE SPHERES" APRIL 27-28, 2023
ва улар ухшаш ёки фаркли булиши мумкин. Масалан, элемент сифатида узига хос хусусиятларга эга булган махсулотлар, автомобиллар, кино ёки мусикалар каралиши мумкин.
ТЭТ фойдаланувчининг олдинги харакатларини урганади ва фойдаланувчи учун катта хажмдаги ахборотлар массивидан долзарб ва аник ахборотларни тавсия килади. Бунинг учун ТЭТ объект хусусиятларидан ва фойдаланувчининг олдинги суровларини уз ичига олган фойдаланувчи профилидан фойдаланади. Шунинг учун тавсияларни шакллантиришда фойдаланувчиларнинг хохиш ва эхтиёжлари мухим мезон булиб хисобланади.
Бундан ташкари ТЭТ фойдаланувчининг илгари фойдаланган объектлари, уларга нисбатан муносабатларини хам хисобга олади. Шу сабабли бундай тизимлар бир томондан фойдаланувчининг кимматли вактини тежашга имкон бериб, ахборот манбасини кидириб топишнинг аниклилигини оширса, иккинчи томондан ахборот тизимининг нуфузини оширади. Шунингдек, ТЭТ тобора кучайиб бораётган ахборот юкланиши муаммосига карши курашишда самарали ечимлардан бири булиши мумкин.
ТЭТ асосан фойдаланувчилар профиллари, объектлар, тавсияларни шакллантириш усуллари, тавсияларни олган фойдаланувчилар томонидан такдим этилган бахолар туплами каби компонентлардан ташкил топган. Х,озирда ТЭТнинг демографик маълумотлар асосида фильтрлаш, хамкорликда фильтрлаш, контент асосида тавсия этиш, гибрид усулида тавсия этиш, билимларга асосанган фильтрлаш, тэгларга асосланган фильтрлаш, хотираларга асосланган фильтрлаш каби турлари мавжуд.
Демографик маълумотлар асосида фильтрлаш ТЭТнинг дастлабки ёндашувларидан булиб, у фойдаланувчининг хохиш ва эхтиёжларини аниклаш ва тавсияларни шакллантириш учун фойдаланувчи хакидаги демографик маълумотларга таянади. Бундай маълумотларга фойдаланувчининг жинси, ёши, яшаш худуди каби шахсий сифатлари кириши мумкин [4].
Х^амкорликда фильтрлаш усули хохиш ва эхтиёжлари ухшаш фойдаланувчиларни аниклаш хамда улардан бири афзал деб хисоблаган объектни бошкаларига тавсия этиш гоясига асосланган. Бунда объектнинг бахоси фойдаланувчилар томонидан берилган кийматларга боглик булади [5].
Контент асосида тавсия этувчи тизимлар эса аввал бир хил хусусиятларга эга булган объектларни аниклаш хамда агар муайян фойдаланувчига уларнинг бири маъкул келса колганларини хам тавсия этишга асосланган [6].
INTERNATIONAL SCIENTIFIC AND TECHNICAL CONFERENCE "DIGITAL TECHNOLOGIES: PROBLEMS AND SOLUTIONS OF PRACTICAL IMPLEMENTATION IN THE SPHERES" APRIL 27-28, 2023
Фойдаланувчи профилини яратиш, манбаларни идентификация кдлиш
Фойдаланувчи билан тескари алок^шн олиб бориш
Ухшаш фа йдаланувчилар н и аницлаш
Тавсияларни ишлаб чирш
Ухшаш манбаларни аник^аш
"Фойдаланувчи-манба"
мослигини аник,лаш
1-расм. Тавсия этиш тизимининг ишлаш тамойили
Маълумки, ТЭТ фойдаланувчилар ва объектларнинг хусусиятларига асосланади ва бундай тизимларнинг самарадорлиги ушбу омилларнинг кандай тасвирланишига боглик. Х,ар икки омил хам фойдаланувчига тавсияларни индивидуаллаштиришда мухим рол уйнайди ва улар субъектив ва ноаникдир. Бу эса тизимда ноаникликлар билан ишлаш муаммосини келтириб чикаради. Шуни таъкидлаш керакки, ушбу ноаникликлар объектнинг хусусиятларини ифодаловчи даражаларга эга. Электрон кутубхона ресурсларида масалан бундай узига хослик манбанинг долзарблиги булиб, у "юкори", "урта" ва "паст" даражаларга эга булиши мумкин.
Фойдаланувчи ва объектлар хакидаги ахборотларнинг нотуликлиги ва ноаниклиги шароитида ТЭТни куриш учун норавшан мантик элементларидан фойдаланиш мумкин [7], [8]. Бу нафакат ноаникликни мантикий моделлаштиришга ёрдам беради, балки ТЭТни ишлаб чикиш учун навбатдаги асос булиб хизмат килади. Бугунги кунда ТЭТларда фойдаланувчилар ва объектлар хакидаги ноаниклик ва нотуликликни бошкариш учун Байес тармоклари, нейрон турлар, генетик алгоритмлар ва норавшан моделларни куллаш буйича катор тадкикотлар олиб борилмокда.
ТЭТда фойдаланувчилар профилларини яратишдаги аниклилик мухим ахамиятга эга. Фойдаланувчига керак булган ва керак булмаган маълумотларни аниклаш учун унинг хохиш ва манфаатларини урганиш зарур. Бунинг учун куйидаги икки хусусият эътиборга олиниши керак:
- Фойдаланувчининг профилини лойихалашда унинг динамик хусусиятга эга булишини хисобга олиш. Чунки фойдаланувчининг кизикишлари вакт утиши билан узгариб боради ва бу профилда фойдаланувчининг харакатлари асосида акс этиши керак. Демак, ТЭТда машинали укитиш модули булиши керак.
INTERNATIONAL SCIENTIFIC AND TECHNICAL CONFERENCE "DIGITAL TECHNOLOGIES: PROBLEMS AND SOLUTIONS OF PRACTICAL IMPLEMENTATION IN THE SPHERES" APRIL 27-28, 2023
- Фойдаланувчининг профилини яратиш ва янгилаш жараёни фойдаланувчининг минимал иштироки билан амалга оширилиши керак.
ТЭТдаги энг асосий жараён бу ухшаш обектларни ёки ахборот эхтиёжлари ухшаш булган фойдаланувчиларни аниклаш жараёни хисобланади. Муайян фойдаланувчига унинг эхтиёжларига мос объектни тавси этиш учун фойдаланувчининг объектларга билдирган муносабатлари, яъни уз эхтиёжларига мослиги буйича бахолар мавжуд булиши керак. Сунгра ушбу бахолар тахлил этилади ва аник тавсиялар ишлаб чикилади. 1-жадвалда ТЭТнинг энг кенг таркалган контентга асосланган хамда хамкорликда фильтрлашга асосланган турларида ухшашликни аниклаш хам рейтинг бахоларини йигиш жараёнларининг киёсий тахлили келтирилган.
1-жадвал
ТЭТда ухшашликни аниклаш хамда рейтинг бахоларини йигиш жараёнларининг киёсий тахлили
Контенга асосланган ТЭТ Х,амкорликда фильтрлашга асосланган ТЭТ
Ухшашлик даражасини аниклаш Ухшашлик даражаси янги манбалар ва фойдаланувчи илгари бахолаган бошка манбалар уртасида аникланади. Ухшашлик даражаси янги фойдаланувчи профили манбаларга боглик булмаган холда бошка фойдаланувчилар профили уртасида аникланади.
Рейтинг бахоларини йигиш Рейтинглар тавсия кабул килаётган фойдаланувчига такдим этилади. Рейтинглар бошка фойдаланувчиларга юборилади.
ХУЛОСА
Электрон кутубхоналар учун тавсия этиш тизимларининг ишлаб чикилиши фойдаланувчилар билан бир каторда кутубхонанинг узи учун хам катор енгилликларни такдим этиши мумкин. Электрон кутубхонанинг барча фойдаланувчилари даражасида ахборот эхтиёжларни тахлил килиш оркали кутубхона фондини бутлаш самарадорлиги ошириш мумкин. Бундан ташкари фойдаланувчилар узларига керак булган ахборот манбасини аник билганлиги сабабли кутубхоначининг фойдаланувчи эхтиёжидаги манбани излаб топишдаги кийинчиликлар камаяди.
REFERENCES
1. Cox, A. (2023). How artificial intelligence might change academic library work: Applying the competencies literature and the theory of the professions. Journal of the Association for Information Science and Technology, 74 (3), 367- 380. https://doi.org/10.1002/asi.24635
2. Jain, Amita & Gupta, Charu. (2018). Fuzzy Logic in Recommender Systems. 10.1007/978-3-319-71008-2_20.
3. D. Kotkov, S. Wang, J. Veijalainen, A survey of serendipity in recommender systems. Knowl. Based Syst. 111, 180-192 (2016)
4. W. X. Zhao, S. Li, Y. He, L. Wang, J.-R. Wen, and X. Li. Exploring demographic information in social media for product recommendation. Knowledge and Information Systems, 49(1):61-89, 2015.
5. P. Verma and S. Sharma, "Artificial Intelligence based Recommendation System," 2020 2nd International Conference on Advances in Computing, Communication Control and
242
INTERNATIONAL SCIENTIFIC AND TECHNICAL CONFERENCE "DIGITAL TECHNOLOGIES: PROBLEMS AND SOLUTIONS OF PRACTICAL IMPLEMENTATION IN THE SPHERES" APRIL 27-28, 2023
Networking (ICACCCN), Greater Noida, India, 2020, pp. 669-673, doi: 10.1109/ICACCCN51052.2020.9362962.
6. Ali Ghannadrad, Morteza Arezoumandan, Leonardo Candela and Donatella Castelli. Recommender Systems for Science: A Basic Taxonomy, IRCDL 2022: 18th Italian Research Conference on Digital Libraries, February 24-25, 2022, Padova, Italy
7. Zhu, Wenqiang. (2020). Topic recommendation system using personalized fuzzy logic interest set. Journal of Intelligent & Fuzzy Systems. 40. 1-11. 10.3233/JIFS-189329.
8. M. Rakhmatullaev and S. Normatov, "Expert system with Fuzzy logic for protecting Scientific Information Resources," 2020 IEEE 14th International Conference on Application of Information and Communication Technologies (AICT), Tashkent, Uzbekistan, 2020, pp. 1 -4, doi: 10.1109/AICT50176.2020.9368598.
