يمكن للذكاء الاصطناعي تحسين أنظمة التوصية(Recommender Systems) من خلال استخدام تقنيات مثل التعلم الآلي (ML) والتعلم العميق (DL) لتحليل سلوك المستخدمين والتنبؤ بتفضيلاتهم بدقة، حيث تُستخدم أساليب مثل التصفية التعاونية (Collaborative Filtering) لاستخلاص الاهتمامات المشتركة بين المستخدمين، والتصفية المعتمدة على المحتوى (Content-Based Filtering) لاقتراح عناصر مشابهة لما تم استهلاكه سابقًا، إضافة إلى النماذج الهجينة (Hybrid Models) التي تجمع بين الطريقتين لتحقيق نتائج أفضل، كما يمكن تطبيق التعلم المعزز(Reinforcement Learning) للتكيف المستمر مع تفضيلات المستخدم بمرور الوقت، ومعالجة اللغة الطبيعية (NLP) لفهم آراء ومشاعر المستخدمين من نصوصهم، مما يجعل التوصيات أكثر تخصيص (Personalization) ودقة كما هو الحال في منصات مثل Netflix، Amazon، YouTube، وSpotify.
ا.م.د. علاء طعيمة عبد الكاظم
أستاذ مساعد دكتور في الذكاء الاصطناعي والتعلم العميق