کاربردها، تکنیکها چالشها و ملاحظات اخلاقی و اجتماعی در سیستمهای پیشنهاددهنده

سیستمهای پیشنهاددهنده به عنوان یکی از ابزارهای کلیدی مدیریت اطلاعات دیجیتال در عصر حاضر، نقش مهمی در کاهش اضافه بار اطلاعاتی و ارتقای تجربه کاربری دارند. این سیستمها علاوه بر دقت نیازمند توجه به ارزشهایی چون شفافیت، تنوع و عدالت در فرآیند تصمیم گیری هستند. مقاله حاضر با مرور مطالعات انجام شده در فاصله سالهای ۲۰۰۷ تا ۲۰۲۵، روند تکامل سیستمهای توصیه گر را از فیلترینگ مشارکتی سنتی تا مدلهای پیشرفته مبتنی بر یادگیری عمیق و ارزش محور بررسی می کند. همچنین پژوهشهای اخیر در حوزه سیستمهای توصیه گر خبری که بر اهمیت چارچوبهای اخلاقی و ارزشهای روزنامه نگاری مانند عدالت و شفافیت تاکید دارند مورد تحلیل قرار گرفته است. کاربردهای متنوع این سیستم ها در تجارت الکترونیک، آموزش، رسانه سلامت و شبکه های اجتماعی نشان می دهد که فناوریهای توصیه گر می توانند سهم فروش را افزایش داده نرخ تکمیل دوره های آموزشی را ارتقا بخشند و تعامل کاربران را در رسانه های اجتماعی تقویت کنند. با این حال، چالشهایی همچون شروع سرد، خلوتی داده، مقیاس پذیری، حفظ حریم خصوصی و سوگیری الگوریتمی همچنان مانع توسعه پایدار این سیستمها هستند. از منظر فنی مرور حاضر به بررسی رویکردهایی همچون فیلترینگ مشارکتی، روشهای محتوامحور، رویکردهای ترکیبی سیستمهای دانش محور و تکنیکهای نوظهوری مانند شبکه های عصبی گراف و یادگیری تقویتی پرداخته است. نتایج این مطالعه نشان می دهد که آینده سیستمهای توصیه گر باید فراتر از بهبود دقت بوده و به معیارهایی همچون شفافیت، عدالت، تنوع و پردازش بلادرنگ توجه ویژه داشته باشد.

Keywords:

ارزش محور , سیستمهای پیشنهاددهنده , شفافیت , عدالت , یادگیری عمیق