0% Complete
English
صفحه اصلی
/
دومین کنفرانس ملی عصر انفجار تکنولوژی؛ هوش مصنوعی، تحولی در صنعت، تجارت و زنجیره تامین و دومین کنفرانس ملی علم داده در کاربردهای مهندسی
A Comprehensive Review of Deep Learning Integration in Recommender Systems: Taxonomy, Challenges, and Future Directions
نویسندگان :
Saba Kheirkhah Kheirabadi
1
Dr. Azita Shirazipour
2
Dr.Seyed Javad Mirabedini
3
1- Department of Computer, CT.C., Islamic Azad University, Tehran, Iran
2- Department of Computer, CT.C., Islamic Azad University, Tehran, Iran
3- Department of Computer, CT.C., Islamic Azad University, Tehran, Iran
کلمات کلیدی :
Deep Learning،Recommender Systems،Graph Neural Networks،AutoML،Contrastive Learning،Personalization،Fairness،Federated Learning،LLMs،Multi-Modal Fusion
چکیده :
The integration of deep learning (DL) into recommender systems (RS) has significantly reshaped how personalized content is generated and delivered across diverse domains. Traditional recommendations such as collaborative filtering and content-based filtering struggle to cope with the increasing complexity, diversity, and sparsity inherent in modern user-item data. DL techniques, however, can learn rich, non-linear mappings from multi-modal and large-scale data inputs. This is a comprehensive survey that synthesizes the outcome of 40 peer-reviewed papers published in the time period 2023–2025 to provide a fine-level taxonomy of DL architectures like CNNs, RNNs, Transformers, GNNs, and Autoencoders with multimodal and hybrid architectures. We categorize and compare and contrast these models in terms of methodology, application area (e.g., healthcare, academia, streaming media, e-commerce), and key challenge areas like cold-start, scalability, interpretability, and fairness. Furthermore, this paper advocates for an integrated pipeline through AutoML, federated learning, and pretraining with contrast to overcome the barriers related to personalization, privacy, and versatility. Through state-of-the-art model benchmarking and future trends such as LLM-based personalization and ethics-aware design, this survey not only recapitulates latest progress but also charts the future direction to the next generation of trustworthy and intelligent recommender systems.
لیست مقالات
لیست مقالات بایگانی شده
هزینه یابی بر اساس فعالیت(ABC) و پیامد های آن برای نو آوری باز
دکتر مهدی زینالی - رضا عباس زاده کر
A Combined Time-Frequency and Common Spatial-Spectral Pattern Approach for EEG-Based Motor Imagery Classification
Reza Nejati - Hamed Danandeh Hesar
چگونگی تاثیر هوش مصنوعی بر موقعیت رقابتی سازمان های بهداشت و درمان
مهدی زینالی - نیما قاسم زاده شهرک
Freeze-Dried Oxidized Alginate–Gelatin Scaffold Coated with Reduced Graphene Oxide for Bone Tissue Engineering
Mohsen Aghababaei Tafreshi - Sameereh Hashemi-Najafabadi - Nafiseh Baheiraei
امنیت در سیستمهای توزیعشده: مقایسه رایانش ابری با فناوریهای سنتی و راهکارهای هوشمند مقابله با تهدیدات نوظهور
بهنام محمدلو - امین بابازاده سنگر
بهرهگیری از هوش مصنوعی و یادگیری عمیق در پیشبینی خطا و عیبیابی تجهیزات صنعتی
سحر پاسیار - سید محمدتقی موسوی قهفرخی - نسرین اشرفی باباگنجه - صبا شاکر
طراحی چارچوب شخصیسازیشده درمان بیماری MS مبتنی بر یادگیری تقویتی عمیق SAC
مریم سبزه یان - محبوبه سبزه یان - امین نوری - ماندانا سادات غفوریان
ارائه مدل E-UNETR2D جهت قطعه بندی عروق کرونر از روی تصاویر سی تی آنژیوگرافی
مصطفی رجب زاده - فواد قادری - حمیدرضا پورعلی اکبر - نصرالله مقدم چرکری
پیشنهاد درمان شخصیسازیشده برای بیماران OCD با یادگیری تقویتی
سمیه حسینی زنوزی
بررسی نقش میانجی هوش مصنوعی در تاثیر استراتژی های شرکت و استراتژی های رقابتی بر عملکرد شرکت (مطالعه موردی: شرکتهای دانش بنیان فناوری مالی در پارک فناوری پردیس تهران)
نادیاالسادات حسینی
بیشتر
ثمین همایش، سامانه مدیریت کنفرانس ها و جشنواره ها - نگارش 42.5.2