RecommenderSystems

Here are the best AI tools to transform your studies and research: 1. Otio AI: https://lnkd.in/de9rX79G 2. Kaiden AI: https://kaiden.ai/ 3. Claude: https://claude.ai/new 4. Quizify AI: https://quizify.xyz/ 5. Notion AI: https://www.notion.so/ 6. LangAI: https://langai.io/ 7. YouLearn AI: https://www.youlearn.ai/ 8. Grammarly: https://www.grammarly.com/ 9. Monica: https://monica.im/home 🔅 ابزارهای رایگان هوش مصنوعی برای پژوهشگران #Best #AI #Tools #Research #Tools #ResearchTools #Research_Tools #AI_Tools #BestTools #Best_Tools @Recommender_Systems

16 AI Mobile Apps to Boost Your Research Productivity #AI #Mobile #Apps #Boost #Research #Productivity #Tools @Recommender_Systems

🔅AI Tools for Literature Reviews #AI #Literature #Reviews #Review #Literature_Review #LiteratureReview #Academic #Research #Papers #Writing #Phrase #Write #Tools @Recommender_Systems

🔅Essential Academic Phrases for Research Papers ▫️ 500+ Real English Phrases ▫️ 2014 Academic Phrase bank ▫️ Macmillan English Grammar in Context Advanced ▫️نوشتن متن آکادمیک و شکل ادبیات و عبارات و جملات مناسب و متنوع و به جا در متن #Essential #Academic #Phrases #Research #Papers #Writing #Phrase #Write #Tools @Recommender_Systems

🔅 ابزارهای رایگان هوش مصنوعی برای پژوهشگران ▫️ typeset.io پاسخ به سوال بر اساس مقالات ساخت جدول اطلاعات از فایل مقاله دستیار مطالعه مقاله بازنویسی متن ▫️ researchrabbit.ai دسته بندی مقالات پیدا کردن و اتصال مقالات مشابه ▫️ glasp.co یادداشت برداری از مقالات ▫️ bing.com جستجو با هوش مصنوعی سوال و جواب از فایل و سایت دستیار مطالعه مقاله درک و توضیح تصویر ▫️ https://gemini.google.com جستجو با هوش مصنوعی درک و توضیح تصویر ▫️ semanticscholar.org جستجوی مقاله پیدا کردن مقالات مشابه ▫️ consensus.app پاسخ به سوال براساس مقاله ▫️ elicit.com پاسخ به سوال بر اساس فایل مقاله استخراج لیست مفاهیم برای مقاله استخراج اطلاعات از مقالات ▫️ scite.ai استناد جملات به مقالات ▫️ connectedpapers.com پیدا کردن مقالات مشابه ▫️ scholarcy.com خلاصه سازی مقاله ▫️ paperpal.com کمک به نوشتار مقاله ✅ بهترین های هوش مصنوعی برای پژوهشگران #هوش_مصنوعی #پژوهش #ابزار #ابزار_پژوهش #AI #AI_Tools #ChatGPT #Best #BestTools #Best_Tools #Perplexity #Perplexity.ai #Copilot #ChatGPT4 #Word #Edit #Research #Tools #ResearchTools #Research_Tools @Recommender_Systems

🔅 ابزارهای هوش مصنوعی برای یادگیری و بهبود و افزایش مهارت های زبان انگلیسی: 1️⃣ Duolingo : اپلیکیشن یادگیری زبان که از هوش مصنوعی برای شخصی‌سازی مسیر یادگیری استفاده می‌کند و به زبان‌آموزان تمرین‌های متنوعی ارائه می‌دهد. 2️⃣ Babbel : یک اپلیکیشن آموزشی زبان که با استفاده از هوش مصنوعی برنامه‌های درسی خود را بهبود می‌بخشد و به یادگیرندگان کمک می‌کند مکالمات واقعی را تمرین کنند. 3️⃣ Rosetta Stone: یک پلتفرم یادگیری زبان که از هوش مصنوعی برای تشخیص گفتار و اصلاح تلفظ استفاده می‌کند و به افراد کمک می‌کند مهارت‌های شنیداری و گفتاری خود را تقویت کنند. 4️⃣ Grammarly: یک ابزار تصحیح گرامر و نگارش که با استفاده از هوش مصنوعی اشکالات گرامری، املایی و نگارشی را شناسایی و پیشنهادات بهبود ارائه می‌دهد. 5️⃣ Busuu: اپلیکیشن یادگیری زبان که از هوش مصنوعی برای ایجاد برنامه‌های درسی شخصی‌سازی شده و تمرین‌های متنوع استفاده می‌کند 6️⃣ Memrise: اپلیکیشن آموزشی که از هوش مصنوعی برای تقویت حافظه و یادگیری واژگان جدید استفاده می‌کند و ویدئوهای واقعی از افراد بومی زبان ارائه می‌دهد. 7️⃣ HelloTalk: اپلیکیشن تبادل زبان که به یادگیرندگان امکان می‌دهد با افراد بومی زبان انگلیسی تمرین کنند و از تصحیح‌های هوش مصنوعی بهره‌مند شوند. 8️⃣ Lingvist: پلتفرم یادگیری زبان که از هوش مصنوعی برای شخصی‌سازی تمرین‌ها و پیشنهادات بهبود مهارت‌ها استفاده می‌کند. 9️⃣ Elsa Speak: اپلیکیشن تمرین تلفظ که با استفاده از هوش مصنوعی به یادگیرندگان کمک می‌کند تلفظ خود را بهبود بخشند و نمره‌دهی دقیق دریافت کنند. 🔟 Google Translate: ابزار ترجمه که از هوش مصنوعی برای ترجمه متون، عبارات و کلمات استفاده می‌کند و به یادگیرندگان کمک می‌کند معنای واژگان جدید را سریعاً بفهمند. #Research_Tools #Tools #Research #ResearchTools #AI_Tools #AiTools #Best #BestTools #Best_Tools #ArtificialIntelligence #Artificial_Intelligence #Learn #LearnEnglish #Learn_English @Recommender_Systems

🔅 برخی از ابزارهای هوش مصنوعی برای تحقیق و پژوهش که به محققان کمک می‌کنند تا داده‌ها را تحلیل، الگوها را شناسایی کرده و نتایج را بهبود بخشند: ◽️ 1. TensorFlow یک کتابخانه منبع‌ باز برای یادگیری ماشین و شبکه‌های عصبی که توسط گوگل توسعه داده شده است. ◽️ 2. PyTorch: یک کتابخانه منبع‌باز برای یادگیری عمیق و محاسبات عددی که توسط فیسبوک توسعه داده شده است. ◽️ 3. Keras: یک کتابخانه سطح بالا برای شبکه‌های عصبی که با Tensor Flow و Theano یکپارچه می‌شود. ◽️ 4. Scikit-learn : یک کتابخانه برای یادگیری ماشین در پایتون که ابزارهای مختلفی برای مدل‌سازی، طبقه‌بندی، و خوشه‌بندی فراهم می‌کند. ◽️ 5. Rapid Miner : یک پلتفرم داده‌کاوی و یادگیری ماشین که به کاربران امکان می‌دهد داده‌ها را پردازش، تحلیل و مدل‌سازی کنند. ◽️ 6. Weka : یک مجموعه ابزار داده‌کاوی و یادگیری ماشین منبع‌ باز که برای تحلیل داده‌ها و ساخت مدل‌های پیش‌بینی استفاده می‌شود. ◽️ 7. MATLAB : یک محیط محاسباتی که ابزارهای متنوعی برای تحلیل داده‌ها، پردازش سیگنال، و مدل‌سازی دارد. ◽️ 8. IBM Watson : یک پلتفرم هوش مصنوعی که خدمات مختلفی از جمله پردازش زبان طبیعی، تحلیل احساسات، و یادگیری ماشین را فراهم می‌کند. ◽️ 9. : Google AI Platform یک پلتفرم جامع برای ساخت، آموزش، و استقرار مدل‌های یادگیری ماشین. ◽️ 10. H2O.ai: یک پلتفرم منبع‌باز برای یادگیری ماشین و هوش مصنوعی که ابزارهای مختلفی برای ساخت و استقرار مدل‌ها فراهم می‌کند. #Research_Tools #Tools #Research #ResearchTools #AI_Tools #AiTools #Best #BestTools #Best_Tools #ArtificialIntelligence #Artificial_Intelligence @Recommender_Systems

🔅نوشتن متن آکادمیک و شکل ادبیات و عبارات و جملات مناسب و متنوع و به جا در متن، یک چالش برای پژوهشگران است. دو سایت زیر برای نوشتن مقاله و پایان نامه راهگشا هستند. ۱- این وب سایت بانکی از عبارت های اکادمیک رو بنا به کاربردها و موقعیت های مختلف دسته بندی و ارائه کرده این گنجینه ارزشمند را دانشگاه منچستر جمع آوری و پیشنهاد کرده: http://phrasebank.manchester.ac.uk ۲- وب سایتی فوق العاده که مهم ترین استراتژی ها را در انواع نویسندگی دانشگاهی ارایه می دهد: https://writeonline.ca 🔅 دیگر مطالب مرتبط: ◽️ نکات نگارشی مهم در نوشتن ایمیل به اساتید ◽️هوش مصنوعی برای نگارش Write ، مشاوره Feedback، و داوری Explain مقاله ◽️ دوره های رایگان از دانشگاه های بزرگ دنیا برای کمک به نوشتن مقاله، تز و گرنت ◽️دستورالعمل نوشتار متن علمی ◽️ سایت رایگان برای بررسی گرامر در نوشته های انگلیسی ◽️دستور خط فارسی #ابزار_پژوهش #پژوهش #مقاله_نویسی #مقاله #پایان_نامه #Research #Tools #Writing #Write #Style #English #Phrases #Letter #Sample #AI #AI_Tools #ChatGPT #Best #BestTools #Best_Tools #Feedback #Edit #Research #Tools #ResearchTools #Research_Tools #Trinka #Academic #Writing #Language #LanguageTool #Write #Correct #Explain @Recommender_Systems

🔅 آدرس های سایت سای هاب scihub برای دانلود مقالات خارجی ◽️https://sci-hub.se ◽️https://sci-hub.st ◽️https://sci-hub.ru ◽️http://sci-hub.mobi ✅ لیست ابزارهای دانلود رایگان مقاله و کتاب #مقاله #پژوهش #دانلود #Free #Search #Access #Academic #SciHub #Journal #Paper #sci_hub #Download #Research @Recommender_Systems

2021 A novel context-aware recommender system based on a deep sequential learning approach (CReS) Abstract: With an increase in online longitudinal users’ interactions, capturing users’ precise preferences and giving accurate recommendations have become an urgent need for all businesses. Existing sequence-aware methods generally exploit astatic low-rank vector for acquiring the overall sequential features, and incorporate context information as auxiliary input. As a result, they have a restricted modeling ability for extracting multi-grained sequential behaviors over contextual information. In other words, they poorly capture the hierarchical relationship between context relations and item relations that currently influence users’ preferences in a unified framework. Besides, they usually utilize users’ short-term preferences with either static or irrelevant long-term representation for the prediction. To tackle the above issues, in this paper, we propose a novel Context-aware Recommender System Based on a Deep Sequential Learning Approach (CReS) to capture users’ dynamic preferences by modeling the hierarchical relationships between contexts and items in a particular session, and for combining users’ short-term sessions with the relevant long-term representations. Specifically, within a certain session, we design a hierarchical attention network between the identified context relations and items relations, namely CRe Session. Therefore, with CRe Session, we could provide a suitable session representation that mimics the hierarchical user interests on multiple granularities of contextual types and its corresponding items. We then introduce a neural attentive bi-directional GRU network to distill only those highly related to the recent short-term session. Finally, the relevant long-term representations and the short-term session are combined with the sequential residual connection to form the final user representation in a unified manner. With extensive experiments on two real-world datasets, CReS not only achieves significant improvement over the state-of-the-art methods in terms of pre-defined metrics, but also provides an interpretable result regarding why we recommend these items to users. #Improved #Novel #CReS #Deep #Sequential #Model #Deep_Learning #DeepLearning #Deep #Learning #Context #Aware #ContextAware #Context_Aware #Hierarchical #Session #Interpretable @Recommender_Systems

2023 An improved deep sequential model for context‑aware POI recommendation Abstract: Nowadays, Location-based social networks (LSBNs) have been pervasive in our everyday lives since mobile users can share their experiences on point-of-interest (POIs) with friends anytime at hand. Currently, the recurrent neural network methods (RNN) have shown promising results for the next POI prediction task. However, they fail to incorporate important spatial-temporal contextual factors into the model learning process to distill the relevant long-term user preferences to the current user preference. Besides, traditional RNN-based models could only capture the consecutive check-ins relationship, which can obscure the complex motivations behind users’ decisions in real-world scenarios. Therefore, in this paper, we propose An Improved Deep Sequential Model for Context-Aware POI Recommendation (SCR) for the next POI recommendation. Specifically, we model the user’s short-term preference by a self multi-head attentive aggregation layer to capture the relationship of non-consecutive POIs under complex situations and aggregate all POI representations into a user’s fine-grained short-term preference. Also, we model the users’ long-term preferences by newly proposed three context-aware layers to discover the relevant past sessions on the current sessions based on temporal and spatial con-texts. Finally, both users’ short-and-long-term preferences are collaboratively fused for the final next POI prediction in a unified framework. The experimental results on two widely public POI datasets reveal the substantial enhancement of our proposed method over several state-of-the-art baselines from all evaluation metrics. Also, through the case study, we demonstrate the model's capability in delivering the interpretable recommendation results to the LSBN users #Improved #Deep #Sequential #Model #POI #Users #Preferences #User #Preference #Users_Preferences #User_Preference #UsersPreferences #UserPreference #Deep_Learning #DeepLearning #Deep #Learning #Context #Aware #ContextAware #Context_Aware #LSBN @Recommender_Systems

🔅 کتاب "Deep Learning with Python" اثر François Chollet، متخصص برجسته در حوزه یادگیری عمیق و همچنین خالق Keras، دریچه‌ای به سوی دنیای پیچیده و جذاب یادگیری عمیق با پایتون است. این کتاب که به عنوان مرجعی ارزشمند در این حوزه شناخته می‌شود، برای افرادی که با زبان برنامه‌نویسی پایتون آشنایی دارند، نوشته شده است محتوای کتاب: فصل ۱ - ?What is deep learning با مفاهیم هوش مصنوعی، یادگیری ماشین و یادگیری عمیق، و همچنین مفاهیم کلیدی و کاربردهای آن ها در دنیای واقعی آشنا می‌شوید. فصل ۲ - The mathematical building blocks به مبانی شبکه‌های عصبی مصنوعی، عملیات تنسورها و بهینه سازی می‌پردازد. فصل ۳ - Introduction to Keras and TensorFlow با Keras ، کتابخانه قدرتمند یادگیری عمیق در پایتون، آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید که چگونه با استفاده از Keras مدل‌های یادگیری عمیق خود را بسازید و آموزش دهید. فصل ۴ - Getting started with neural networks: Classification and regression با نحوه‌ی ساخت و راه‌اندازی مدل‌های یادگیری عمیق برای مسائل طبقه‌بندی و رگرسیون آشنا می‌شوید. فصل ۵ - Fundamentals of machine learning مفاهیم بنیادین یادگیری ماشین که زیربنای یادگیری عمیق نیز هستند، مورد بررسی قرار می‌گیرند. فصل ۶ - The universal workflow of machine learning با مراحل کلی و مشترک در پروژه‌های یادگیری ماشین آشنا می‌شوید. فصل ۷ - Working with Keras: A deep dive به صورت عمیق‌تر با کتابخانه‌ی Keras برای پیاده‌سازی مدل‌های یادگیری عمیق کار خواهید کرد. فصل ۸ - Introduction to deep learning for computer vision با کاربردهای یادگیری عمیق در پردازش تصویر و بینایی کامپیوتر آشنا می‌شوید. فصل ۹ - Advanced deep learning for computer vision مباحث پیشرفته‌تری در زمینه‌ی بینایی کامپیوتر با یادگیری عمیق را فرا خواهید گرفت. فصل ۱۰ - Deep learning for timeseries با نحوه‌ی به‌کارگیری یادگیری عمیق برای تحلیل داده‌های سری زمانی مانند داده‌های مالی یا آب و هوا آشنا می‌شوید. فصل ۱۱ - Deep learning for text با کاربردهای یادگیری عمیق در پردازش زبان طبیعی مانند تحلیل احساسات و استخراج متن آشنا می‌شوید. فصل ۱۲ - Generative deep learning با انواع مدل‌های یادگیری عمیق که برای تولید داده‌های جدید به کار می‌روند، آشنا می‌شوید. فصل ۱۳ - Best practices for the real world نکات مهم و تجربی برای پیاده‌سازی موفق پروژه‌های یادگیری عمیق در دنیای واقعی را فرا می‌گیرید. فصل ۱۴ - Conclusions جمع‌بندی کلی از مباحث کتاب و چشم‌انداز آینده‌ی یادگیری عمیق ارائه می شود 2018 Deep Learning with Python By Francois Chollet (Keras Demiurge) #Deep_Learning #Python #DeepLearning #Keras @Recommender_Systems

🔅 با کتاب « Introduction to Machine Learning with Python, A Guide for Data Scientists» اثر Andreas C. Müller and Sarah Guido، وارد دنیای یادگیری ماشین با پایتون شوید این کتاب که منبعی شناخته شده برای شروع یادگیری ماشین است، برای افرادی که آشنایی با زبان برنامه نویسی پایتون دارند، نوشته شده است. محتوای کتاب: فصل ۱ - Introduction در این فصل با کلیات و کاربردهای یادگیری ماشین آشنا می‌شوید. فصل ۲ - Supervised Learning در این فصل‌ها با مفاهیم کلیدی مانند «طبقه‌بندی» و «رگرسیون» آشنا می‌شوید و یاد می‌گیرید که چگونه از الگوریتم‌هایی یادگیری ماشین با نظارت مثل k-Nearest Neighbors ، Naive Bayes ، Decision Trees و...برای حل مسائل مختلف استفاده کنید. فصل ۳ - Unsupervised Learning and Preprocessing در این فصل با انواع یادگیری بدون نظارت مانند «خوشه‌بندی» و «کاهش بعد» آشنا می‌شوید و الگوریتم‌هایی مانند k-means و PCA را فرا می‌گیرید. فصل۴ - Representing Data and Engineering Features این فصل به اهمیت مهندسی داده و ویژگی می‌پردازد. در این فصل یاد می‌گیرید که چگونه داده‌های خام را برای دستیابی به نتایج بهتر پردازش و آماده کنید. فصل ۵ - Model Evaluation and Improvement در این فصل با روش‌های ارزیابی عملکرد مدل‌های یادگیری ماشین مانند «اعتبارسنجی» و تنظیم پارامتر آشنا می‌شوید. فصل ۶ - Algorithm Chains and Pipelines در این فصل با مفهوم Pipeline آشنا می‌شوید که به شما کمک می‌کند تا مراحل آماده‌سازی داده و مدل‌سازی را به صورت یکپارچه مدیریت کنید. فصل ۷ - Working with Text Data در این فصل، یادگیری ماشین برای داده‌های متنی و تکنیک‌هایی مانند Bag-of-Words برای تحلیل متن را فرا می‌گیرید. فصل ۸ - Wrapping Up در این فصل نکات کلیدی برای نزدیک شدن به مسائل یادگیری ماشین، ورود به دنیای حرفه‌ای و توسعه مهارت‌های خود را فرا می‌گیرید. 2017 Introduction to Machine Learning with Python A Guide for Data Scientists by Andreas C. Müller and Sarah Guido #ML #MachineLearning #Machine_Learning #Python #Guide #DS #DataScientist #Data #Scientist #Data_Scientist @Recommender_Systems

🔅 I'm very excited to share some fantastic news! 🌟 🎊 Our journal article, "A Survey on hashtag#Popularity hashtag#Bias in Recommender Systems," has finally been published and available for open access in the prestigious Springer journal, User Modeling and User-Adapted Interaction (UMUAI), a hashtag#Level2 journal (topmost) in the hashtag#Norwegian Register for Scientific Journals 🇳🇴 🎓. The article has been authored by Anastasiia Klimashevskaia, Dietmar Jannach, myself, and Christoph Trattner, and it is a comprehensive literature review on popularity bias as part of our ongoing research at WP2 in SFI MediaFutures. 🚀🎉 Big congrats to the team! 👏 👏 You can read it and share in here: 2024 A survey on popularity bias in recommender systems Abstract Recommender systems help people find relevant content in a personalized way. One main promise of such systems is that they are able to increase the visibility of items in the long tail, i.e., the lesser-known items in a catalogue. Existing research, however, suggests that in many situations today's recommendation algorithms instead exhibit a popularity bias, meaning that they often focus on rather popular items in their recommendations. Such a bias may not only lead to the limited value of the recommendations for consumers and providers in the short run, but it may also cause undesired reinforcement effects over time. In this paper, we discuss the potential reasons for popularity bias and review existing approaches to detect, quantify and mitigate popularity bias in recommender systems. Our survey, therefore, includes both an overview of the computational metrics used in the literature as well as a review of the main technical approaches to reduce the bias. Furthermore, we critically discuss today's literature, where we observe that the research is almost entirely based on computational experiments and on certain assumptions regarding the practical effects of including long-tail items in the recommendations. #Survey #Popularity #Bias #PopularityBias #Popularity_Bias #LongTail #Long_Tail #Long #Tail #Elahi #Mehdi_Elahi #MehdiElahi @Recommender_Systems