تتزايد الحاجة إلى أنظمة توصية تراعي تفضيلات الجماعات لا الأفراد وحدهم، مع اتساع النشاط الاجتماعي الرقمي وانتشار أنظمة التوصية في مجالات كالسفر والأفلام والموسيقى، غير أن التوصية الجماعية تواجه تحديات في تمثيل التفاعلات المعقدة بين الجماعات والمستخدمين والعناصر وفي تجميع تفضيلات الأعضاء المتباينة في توصية واحدة مرضية، وتنطلق هذه الدراسة لمعالجة هذه التحديات عبر نموذج تعلم عميق تكيفي ثنائي المراحل مصمم لرفع فاعلية أنظمة التوصية الجماعية ودقتها
أولًا: أهداف الدراسة ومنهجيتها
هدفت الدراسة إلى بناء نموذج توصية جماعية قائم على التعلم العميق التكيفي ثنائي المراحل وتعزيز فاعليته، ففي مستوى تمثيل الجماعة يمثل النموذج التفاعل بين الجماعات والمستخدمين والعناصر برسم بياني ثلاثي الأطراف غير موجه يجسد السمات الدلالية للمستخدمين والعناصر داخل سياق الجماعة، ثم تستخدم شبكة عصبية انتباهية قائمة على وحدات البوابة المتكررة لتعلم السمات الدلالية للجماعة وإنتاج تمثيلات دلالية محسنة تنتقل إلى المرحلة التالية، وفي مستوى تعلم تفضيلات الجماعة تستخدم شبكة التفافية بيانية ذات طبقتين لتعلم تفضيلات المستخدمين الأفراد والتقاطها بدقة، ثم يوظف أسلوب التعلم الزوجي لنمذجة التفضيلات المجمعة للجماعة وتحسين معلمات شبكة مرحلة التفضيلات، ويحقق هذا البناء ثنائي المراحل فصلًا وظيفيًا بين تعلم سمات الجماعة ككل وتعلم تفضيلات أفرادها، ثم إعادة دمجهما في توصية جماعية واحدة تستند إلى تمثيل دلالي غني للعلاقات بين الأطراف الثلاثة، ويعالج النموذج مشكلة جوهرية في التوصية الجماعية، هي أن تفضيل الجماعة لا يساوي متوسط تفضيلات أفرادها، بل يتشكل من تفاعلاتهم وعلاقاتهم بالعناصر، ولذلك صمم على مرحلتين متكاملتين تتعلم أولاهما بنية العلاقات وتمثلها، وتتعلم ثانيتهما التفضيلات وتجمعها
ثانيًا: أبرز النتائج
تحققت الدراسة من النموذج المقترح باستخدام أربع مجموعات بيانات، وتفوق النموذج على النماذج القائمة في مقاييس معدل الإصابة والكسب التراكمي المخصوم المعياري ومتوسط متوسط الدقة والدقة والاستدعاء ومقياس إف واحد للتوصية الجماعية، وبلغت دقة النموذج ٠٫٨٩٣ متجاوزًا ثماني طرائق قائمة بنسب تحسن تراوحت بين ١٧٫٠٢ و٢٩٫٧٩ في المئة، وتوزعت هذه النسب على الطرائق المقارنة جميعها بما يشير إلى تفوق متسق لا يقتصر على مقياس دون آخر، وبينت النتائج أن الجمع بين التمثيل الدلالي ثلاثي الأطراف والتعلم العميق الانتباهي والتعلم الزوجي ينتج تمثيلات محسنة للمستخدمين والعناصر ترفع جودة التوصيات المقدمة للجماعات، كما أظهر النموذج تفوقه في الاستدعاء ومقياس إف واحد بما يدل على توازنه بين دقة ما يقدمه وشمول ما يغطيه من تفضيلات الأعضاء، وشملت المقارنة طرائق قائمة متنوعة لبناء أنظمة التوصية الجماعية، وتفوق النموذج عليها في المقاييس جميعًا وبفوارق واضحة، بما يشير إلى أن مصدر التفوق يتصل بتصميم النموذج ثنائي المراحل وبقدرته على التقاط السمات الدلالية العميقة للمستخدمين والعناصر داخل سياق الجماعة، لا بضبط عرضي لمعلمات التشغيل
ثالثًا: دلالات الدراسة وتطبيقاتها
تحمل نتائج الدراسة دلالات تطبيقية لمطوري أنظمة التوصية في المنصات الاجتماعية ومنصات المحتوى والتجارة، فهي تقدم بنية جاهزة للاختبار والتكييف في سياقات تتخذ فيها القرارات جماعيًا كاختيار الأفلام والرحلات والمنتجات داخل المجموعات، وتبرز قيمة الرسوم البيانية ثلاثية الأطراف في تمثيل العلاقات الاجتماعية المعقدة داخل نماذج التوصية، وأهمية أساليب التعلم الزوجي في تجميع التفضيلات الفردية المتباينة دون إهمال الأقليات داخل الجماعة، كما تفتح النتائج الباب أمام دراسات لاحقة توسع النموذج إلى جماعات أكبر وأكثر تنوعًا وتختبره في بيئات تطبيقية حية بما يتحقق من أثره في رضا المستخدمين الفعلي، كما تبرز الدراسة أن تطوير أنظمة التوصية الجماعية يتطلب تجاوز منطق التوصية الفردية الموسعة، نحو نماذج تفكر في الجماعة وحدة تحليل مستقلة لها سماتها الدلالية وتفضيلاتها المجمعة، وهو اتجاه يكتسب أهمية متزايدة مع تحول المنصات الرقمية إلى فضاءات نشاط اجتماعي جماعي
وخلاصة القول إن هذه الدراسة تقدم نموذج توصية جماعية بالتعلم العميق التكيفي ثنائي المراحل يجمع بين تمثيل الجماعات والمستخدمين والعناصر برسم بياني ثلاثي الأطراف وتعلم السمات الدلالية بشبكة انتباهية وتعلم التفضيلات الفردية والمجمعة بشبكة التفافية بيانية وأسلوب تعلم زوجي، وقد أثبت تفوقه على ثماني طرائق قائمة عبر أربع مجموعات بيانات وبدقة بلغت ٠٫٨٩٣، وبذلك تسهم الدراسة في تطوير أنظمة توصية أكثر استجابة لطبيعة القرار الجماعي وتفضيلات أعضائه المتباينة، وبناء أنظمة توصية تراعي البعد الاجتماعي للاختيار الرقمي المعاصر
