چکیده:
هدف: توسعه و پیشرفت علم و فنآوری، روزانه موجب ایجاد حجم زیادی از دادههای ساختیافته، نیمه ساختاریافته و بدون ساختار با سرعتی بسیار سریع از منابع مختلف گردیده که منجر به اشتراک گذاشتن الگوهای مشترک بسیاری شده بهنحویکه میتوان با استفاده از سیستمهای توصیه کننده که بر اساس نیازهای کاربران طراحی شده با فیلتر و تجزیهوتحلیل این دادههایشان، توصیههایی مربوط به محصول، کالا یا خدمات مورد علاقه آنها ارائه داد. یکی از مسائل مهم در سیستمهای توصیه کننده ارائه توصیههای شخصیسازی شده متناسب با روحیات کاربران است.روششناسی پژوهش: در این پژوهش با رویکرد نگاشت دانش با استفاده از کتابخانه bibliometrix در نرمافزار R بهمرور کلیه پژوهشهای انجامشده در خصوص کاربرد سیستمهای توصیه کننده در شخصیسازی پرداخته میشود.یافته ها: در این پژوهش با استفاده از روش نگاشت دانش ضمن تعریف سیستمهای توصیه کننده و انواع آن، به معرفی نمای کلی از حیطه شخصیسازی پرداخته و انواع مختلف شخصیسازی ارائه میشود. همچنین در مورد روند شخصیسازی بحث نموده و در خصوص سیستمهای توصیه کننده بهعنوان بخش جداییناپذیر از این فرایند نیز توضیحاتی مطرح شده است. در ادامه چالشهایی که برای پیادهسازی سیستمهای توصیه کننده وجود دارد ارائه شده است و نهایتاً حوزههایی که بحث شخصیسازی سیستمهای توصیه کننده میتواند در آن مطرح شود،
Purpose: With the development of science and technology, large volumes of structured, semi-structured, and unstructured data are generated daily at breakneck speeds from various sources. This data generated by different users share many common patterns that can be filtered and analyzed to make recommendations for a product, goods3, or service of interest to users. Recommender systems are software tools that are used to provide suggestions to users based on their needs. One of the critical issues in recommender systems is providing personalized advice that fits the users' mood.Methodology: In this research, with the bibliometrics approach using bibliometrix library in R software, all the researches done on the application of recommended systems in personalization is reviewed.Findings: In this research, using the bibliometrics approach, while defining recommender systems and their types, an overview of the field of personalization is introduced, and different types of personalization are presented. It also discusses the process of personalization and describes recommender systems as an integral part of this process. The following are the challenges that exist for implementing recommendation systems, and finally, the areas in which the issue of personalization of recommendation systems can be raised.Originality/Value: The results of this study with a comprehensive review of all research in this field can help researchers in ideation and selection of appropriate methods in classifying and analyzing data as a toolbox for the use of recommender systems in personalization.