I AE S In t er na t io na l J o urna l o f   Art if icia l In t ellig ence   ( I J - AI )   Vo l.  1 5 ,   No .   2 ,   A p r il 2 0 2 6 ,   p p .   1 9 3 1 ~ 1 9 4 6   I SS N:  2 2 5 2 - 8 9 3 8 ,   DOI : 1 0 . 1 1 5 9 1 /ijai.v 15 .i 2 . p p 1 9 3 1 - 1 9 4 6          1931     J o ur na l ho m ep a g e h ttp : //ij a i . ia esco r e. co m   H y brid r ecom me nder f o r  com pute r aided desig n  so ft wa re        Yo un es Z id a ni ,   Yo un es   Z a h r o u,   S a l a Nis s a bo uri ,   M o ul a y   E l   H o us s ine   E ch - Chhi b a t ,   K ha li f a   M a ns o u ri   La b o r a t o r y   o f   M o d e l l i n g   a n d   S i m u l a t i o n   o f   I n t e l l i g e n t   I n d u st r i a l   S y s t e ms ,   E N S ET  o f   M o h a mm e d i a ,   H a ss a n   I I   U n i v e r si t y   o f   C a s a b l a n c a C a sa b l a n c a ,   M o r o c c o       Art icle  I nfo     AB S T RAC T     A r ticle  his to r y:   R ec eiv ed   Ma y   1 4 ,   2 0 2 5   R ev is ed   J an   6 ,   2 0 2 6   Acc ep ted   J an   2 2 ,   2 0 2 6       Ch o o si n g   th e   rig h c o m p u ter - a id e d   d e sig n   (CAD so ftwa re   is  a   c o m p lex   tas k   d u e   to   th e   wid e   v a riety   o a v a il a b le o p ti o n s.  Us i n g   u se o p i n i o n s a n d   re v iew s   m a y   n o b e   su fficie n t ,   wh ich   h i g h li g h t in g   th e   n e e d   fo a   d e c isio n   su p p o r t   sy ste m .   In   t h is  p a p e r,   we   d e v e l o p   a n d   e v a lu a te  a   h y b ri d   re c o m m e n d a ti o n   p ro g ra m   (HRP)  fo CAD   so ftwa re   writt e n   in   th e   P y t h o n   p r o g ra m m in g   lan g u a g e ,   c o m b i n i n g   c o ll a b o ra ti v e   fil terin g   (CF )   a n d   c o n ten t - b a se d   fil teri n g   (CBF u sin g   k - n e a re st  n e ig h b o rs  (KN N).  CF   u se u se ra ti n g t o   id e n ti fy   sim il a u se rs,  wh i le  CBF   c o m p a re so ftwa re   c h a ra c teristics   to   f i n d   sim il a o p ti o n s.   In   o u h y b rid   a p p r o a c h ,   we   in teg ra te  b o t h   fil terin g   tec h n i q u e wit h   KN to   g e n e ra te  p e rso n a li z e d   re c o m m e n d a ti o n s.  I will   im p ro v e   th e   re lev a n c e   o s o ftwa re   o p ti o n s,  h e lp   u se rs  m a k e   c h o ice (st u d e n ts,  e d u c a to rs,   a n d   p ro fe ss io n a ls),   a n d   e n c o u ra g e   th e   a d o p t io n   o t o o ls   m o st  a p p r o p riate   f o r   e v e ry   p r o fil e .   We  u se d   th e   a n a ly ti c   h iera rc h y   p r o c e ss   (AH P m e th o d   t o   c h o o se   t h e   c rit e ria  f o o u re c o m m e n d a ti o n   p r o g ra m .   We  tes ted   t h e   HRP  on  a   sim u late d   CAD   d a tas e a n d   f o u n d   th a it   m a d e   re c o m m e n d a t io n m u c h   m o re   a c c u ra tely   th a n   u si n g   CF   a n d   CBF   se p a ra tely .   Ev a l u a ti o n   m e tri c li k e   p re c isio n   ( 0 . 8 1 ),   re c a ll   (0 . 9 5 ),   a n d   F 1 - sc o re   (0 . 8 7 sh o th a th is  h y b rid   a p p ro a c h   wo r k s,  m a k i n g   it   a   m o re   re li a b le  t o o l   f o h e lp i n g   p e o p le  c h o o se   CAD   so ftwa re .   K ey w o r d s :   An aly tic   h ier ar ch y   p r o ce s s   C o llab o r ativ f ilter in g   C o m p u ter - aid ed   d esig n   C o n ten t - b ased   f ilter in g   Hy b r id   f ilter in g   K - n ea r est n eig h b o r s     T h is i a n   o p e n   a c c e ss   a rticle   u n d e r th e   CC B Y - SA   li c e n se .     C o r r e s p o nd ing   A uth o r :   Yo u n es Z id an i   L ab o r ato r y   o f   Mo d ellin g   an d   Simu latio n   o f   I n tellig en t I n d u s tr ial  Sy s tem s ,   E NSET   o f   Mo h am m ed ia   Hass an   I I   Un iv er s ity   o f   C asab lan ca   C asab lan ca ,   Mo r o cc o   E m ail: z id an i_ y o u n es@ y ah o o . f r       1.   I NT RO D UCT I O   C o m p u ter - aid ed   tec h n iq u es,  s u ch   as  co m p u te r - aid ed   d esig n   ( C AD) ,   co m p u ter - aid e d   m an u f ac tu r in g   ( C AM ) ,   co m p u ter - aid e d   en g i n ee r in g   ( C AE ) ,   an d   p r o d u ct  lif ec y cle  m an ag em e n ( PLM ) ,   p l ay   cr u cial  r o le  in   th cr ea tio n   o f   n ew  p r o d u cts  [ 1 ] .   T h ey   s ig n if ica n tly   d ec r ea s th tim r e q u ir ed   to   la u n ch   n ew  v er s io n   o f   p r o d u ct  in to   th m ar k et.   C o n d u ctin g   test s   o n   v ir tu al  p r o to ty p es  ac ce ler ates  th in tr o d u ctio n   o f   th f in al   v er s io n   in t o   th e   m ar k et.   C o n s e q u en tly ,   th is   r esu lts   in   r ed u ce d   ex p e n s es  [ 2 ] .   C AD  is   cr u cia to o l f o r   teac h in g   g r ap h ic  en g in ee r in g .   I allo ws  u s er s   to   cr ea te  m o r p r ec is an d   r ea lis tic  m o d els  an d   d r a win g s ,   an d   to   m ak e   m o d if icatio n s   ea s ily   an d   ef f ici en tly .   C AD  is   u s ed   f o r   th cr ea tio n   o f   p r ec is an d   i n tr icate   d r awin g s   n ec ess ar y   f o r   th m an u f ac t u r in g   o f   item s .   On   ev er y   d ay   o f   th eir   liv es,  al m o s ev er y o n e   f ac es  th e   p a r ad o x   o f   c h o ice   [ 3 ] .   As  a   r esu lt,   u s er s   n ee d   r ec o m m en d er   s y s tem   ( R S)   to   m ak b etter   d e cisi o n s   wh en   f ac ed   with   th is   r an g o f   in f o r m atio n   an d     p r o d u cts  [ 4 ] .   T h a d v an ce m e n in   in f o r m atio n   tech n o lo g y   h as  r esu lted   in   th cr ea tio n   o f   n ew  co m m er cial  p o r tals   an d   co m p r e h en s iv p r o d u ct  in f o r m atio n .   R ass i s ts   u s er s   wh o   ar f ac ed   with   lar g n u m b er   o f   o p tio n s   an d   ar u n ab le  to   m a k well - in f o r m ed   d ec is io n s .   T h ese  s y s tem s   p r o p o s attr ac tiv g o o d s   an d   s er v ices   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell Vo l.  1 5 ,   No .   2 ,   Ap r il 2 0 2 6 1 9 3 1 - 1 9 4 6   1932   to   h elp   u s er s   m ak e   th eir   s elec tio n s .   T h u s o f   R in   liter atu r h as  in cr ea s ed   s ig n i f ican tly .   T h ey   h av b ee n   wid ely   d ev elo p ed   a n d   im p le m en ted   in   v ar io u s   f ield s   s u ch   as  ed u ca tio n   [ 5 ] [ 7 ] ,   e - co m m er ce   [ 8 ] ,   s tr ea m in g   m o v ies   [ 9 ] ,   m u s ic  [ 1 0 ] ,   s o cial  n etwo r k in g   [ 1 1 ] ,   b o o k s   [ 1 2 ] ,   f o o d   [ 1 3 ] ,   an d   h ea lth   [ 1 4 ] .   C u r r en t l y ,   R S   s u g g e s t   g o o d s   o r   t h in g s   t o   c o n s u m er s   b y   an a l y z i n g   t h e ir   i n t er e s t s   a n d   b eh a v io r s   i n   m a n y   f i e ld s .   A c co r d i n g   t o   V e r b er t   e t   a l .   [ 1 5 ] ,   R S   c a n   b e   d iv i d ed   in t o   th r e e   c a t e g o r i e s :   co l l a b o r a t iv f i l t e r in g   ( C F ) ,   c o n t e n t - b a s ed   f i l t e r in g   ( C B F ) ,   a n d   h y b r i d   f i l t e r in g .   B u t   th e r e   ar e   o t h er   t y p e s ,   wh i c h   h av e   b e e n   d e a l t   w i t h   b y   [ 1 6 ] .   Fo r   C F ,   t h e   f i r s t   a r t i c le   w a s   p r es e n t e d   i n   th e   m id - 9 0 s   [ 1 7 ] M a l o n e   e t   a l .   [ 1 8 ]   p r o p o s ed   t w o   c a t eg o r i e s   o f   in f o r m a t io n   f i lt e r in g .   T h f ir s t   c a t eg o r y   i s   co g n i t i v e   f i l t e r in g ,   c u r r en t l y   k n o wn   a s   C B F .   T h e   s e co n d   ca t e g o r y   i s   s o c ia l   f i l te r in g ;   k n o w n   C F .   C F   i s   b a s e d   o n   s i m i l ar it y   b e t w e e n   u s er s .     A n   a n a ly s i s   o f   t h u s e r 's   p a s b e h av io r   i s   co n d u c t ed   to   d e te r m i n e   t h c o n n ec t i o n s   b e t we e n   u s e r   an d   th i n g s   o f   i n te r e s t .   T h i s   an a l y s i s   i s   u s e d   t o   r e co m m e n d   a n   i te m   b a s e d   o n   p r ef e r en c e s   o f   o t h e r   u s e r s   wh o   h a v e   s i m i l a r   in t e r e s t s   [ 1 9 ] .   CF   s u f f er s   f r o m   s ev er al  p r o b lem s ,   s u ch   as  d ata  s p ar s ity ,   co ld   s tar p r o b lem s ,   s ca lab ilit y ,   an d   s y n o n y m y   [ 2 0 ] .   W h en   it  co m e s   to   C B F it  i s   b ased   o n   u s er   b eh av io r .   I f   u s er   lik es  p r o d u ct,   we  r ec o m m e n d   s im ilar   o n e.   T h is   m eth o d   is   wid ely   u s ed   in   m an y   f ield s   w h er p r o d u ct  ev alu atio n   is   an   im p o r tan asp ec t   o f   th is   tech n iq u [ 2 1 ] .   An o th er   t y p o f   r ec o m m en d atio n   s y s te m ,   wh ich   is   d em o g r ap h ic   f ilter in g .   T h is   ty p o f   s y s tem   s u g g ests   p r o d u cts  to   cu s to m er s   ac c o r d in g   t o   th e ir   d em o g r ap h ic  p r o f ile.   T h e   ad v a n tag o f   th is   d em o g r a p h ic  a p p r o ac h   is   th at  cu s to m er   ass ess m en ts   ar g en er ally   n o r eq u ir e d   f o r   s ty lin g ,   wh ich   is   d esira b le   in   co llab o r ativ e,   co n ten t - b ased   ap p r o ac h es  [ 2 2 ] .   Similar ly ,   k n o wled g e - b ased   s y s tem s   s u g g est  p r o d u cts  b ase d   o n   ce r tain   d o m ai n   k n o wled g ab o u h o p a r ticu lar   p r o d u ct  attr ib u tes  m ee cu s to m er   r eq u ir em e n ts   an d   p r ef er en ce s   an d ,   u ltima tely ,   h o th c u s to m er   u s es  th p r o d u cts  [ 1 0 ] .   I n   a d d itio n ,   co m m u n ity - b ased   s u g g ests   th at  cu s to m er s   ar m o r in ter ested   in   r ec o m m e n d atio n s   f r o m   th eir   f r ien d s   th an   f r o m   r elate d   b u an o n y m o u s   u s er s   [ 2 3 ] .   B esid es  th ese  ad a p ted   m et h o d s ,   o th er   r ec o m m e n d atio n   m eth o d s ,   s u ch   as  h y b r id   m eth o d o l o g ies,   ex is t in   th liter atu r [ 2 4 ] .   Pre v io u s   m eth o d s   s u f f er   f r o m   th co ld   s tar p r o b lem ,   s p ar s i ty ,   an d   s ca lab ilit y   [ 2 5 ] ,   [ 2 6 ] .   I is   d u to   th lack   o f   in f o r m atio n   o n   u s er   p r ef er e n ce s ,   wh ich   is   n ec es s ar y   f o r   th s y s tem   to   d ev elo p   m o d el  b ased   o n   th u s er ' s   in ter ests   [ 2 7 ] .   W h en   it  co m es  to   n ew  item s   o r   p r o d u cts  with   lo w   u s er   r atin g s ,   s p ar s ity   af f ec ts   th e   r ec o m m en d atio n   alg o r ith m   [ 2 8 ] .   T h is   m ajo r   p r o b lem   li m its   th u s ef u ln ess   o f   CF   [ 2 9 ] .   T h alg o r ith m s   n ec ess itate  ca lcu latio n s   th at  in cr ea s with   th e   n u m b er   o f   cu s to m er s   an d   p r o d u cts.  A   class ic  web - b ased   r ec o m m en d atio n   s y s tem ,   u s in g   cu r r en t   alg o r ith m s ,   m ay   en c o u n ter   s ig n if ican t   s ca lab ilit y   p r o b lem s   d u t o   th e   lar g n u m b er   o f   cu s to m er s   an d   p r o d u cts  it  s er v es  [ 3 0 ] .   Mu s ic  an d   f ilm   R en co u n ter   th i s   p r o b lem   [ 1 0 ] .   I n   ad d itio n   to   th ese  th r ee   p r o b le m s ,   we  also   f in d   s y n o n y m y ,   p h en o m en o n   th at  o cc u r s   wh en   s ev er al  id en tical  o r   ex tr em ely   s im ilar   o b jects  o r   co n ce p ts   h av e   d is tin ct  n am es   o r   en tr ies.  T h m ajo r ity   o f   R d o   n o h a v th ca p ac ity   to   d is co v er   t h is   h id d en   lin k ,   s o   th ey   tr ea th ese  p r o d u cts  d if f e r en tly   [ 2 0 ] .   Hy b r i d   f ilter in g   is   d ef in ed   as  co m b in atio n   o f   CF   an d   C B F .   T h m eth o d   is   co n s tr u cted   b y   m er g i n g   p r e - e x is tin g   tech n iq u es  in   o r d e r   to   tak ad v a n tag o f   th eir   r esp e ctiv ad v an ta g es  wh ile  m in im izin g   th eir   d is ad v an tag es  [ 3 1 ] .   T h u s o f   R in   liter atu r h as in cr ea s ed   s ig n if i ca n tly .   Kn o wn   as  th s u p er v is ed   m ac h in e - lear n in g   alg o r ith m ,   th k - n ea r est  n eig h b o r   ( KNN )   m eth o d   lear n s   s p ec if ic  f u n cti o n   th at   will  p r o v id e   an   a p p r o p r iate  o u tp u [ 3 2 ] .   T h e   u s o f   KNN  in   R is   b en ef icial  in     e - co m m er ce ,   s o cial  m ed ia,   an d   h ea lth ca r e ,   an d   it  is   a   v alu a b le  to o f o r   p r o d u cin g   ac c u r a te  an d   c u s to m ized   r ec o m m en d atio n s   [ 3 3 ] .   Used   alo n e,   tr ad itio n al  tech n iq u e s   th at  in clu d C B an d   C F   h av lim itatio n s .     T h v a r iety   o f   C AD  s o f twar o p tio n s   p r esen ts   c h allen g e   f o r   p eo p le   in   f in d in g   s o f twar th at  co r r esp o n d s   to   th eir   s p ec if ic  n ee d s .   Ad d itio n ally ,   th er is   an   ab s en ce   o f   p r o g r am s   th at  s u g g est  r ec o m m en d atio n s   b ased   o n   u s er - d ef in e d   cr iter ia  in   th e   co n tex t o f   C AD  an d   en g in ee r in g .   T h aim   o f   o u r   p r esen r esear ch   is   to   cr ea te  a n d   ev alu ate   h y b r id   r ec o m m en d atio n   p r o g r am   ( HR P)   th at  u s es  h y b r id   f ilter in g   to   r ec o m m en d   C AD  s o f twar e,   wh ich   co m b in es   th ca p a b ilit ies  o f   C an d   C B F ,   u tili zin g   th KNN  alg o r ith m ,   s im p le  b u ef f icien m eth o d   f o r   id en tify i n g   s im ilar ities   [ 3 4 ] .   C o m b in in g   th e   b est  f ea tu r es  o f   C B F,  C F ,   an d   KNN  p r o d u ce s   ac cu r ate   an d   p er s o n alize d   s u g g esti o n s .   I n   o r d er   to   ex ec u te   th is   p ar ticu lar   p r o g r am ,   it  is   im p o r tan to   o wn   a   d atab ase  th at  e n co m p ass es  co m p r e h en s iv d etails  o n   th m a n y   s o f twar p ac k ag es a cc ess ib le  with in   th C AD  d o m ain .   W h il we  ca n   cite  wid r an g o f   th em ,   o u r   wo r k   will   f o cu s   o n   th m o s r elev an o n es.  Fo r   th is   p u r p o s e,   we  p r o p o s th f o llo win g   m o s wid ely   u s ed   s o f twar e:  C atia,   So lid W o r k s ,   So lid E d g e,   Au to C ad ,   an d   T o p So lid .   Data   p er tain in g   to   ea ch   o f   s o f twar p ac k ag es  ex am in ed   will b g ath er ed   v ia   q u esti o n n air [ 3 5 ] ,   wh ich   w ill b d is tr ib u ted   am o n g   p eo p l wh o   ar in v o lv ed   in   f ield   o f   C AD.   T h s tr u ctu r o f   th ar ticle  is   as  f o llo ws:   f ir s tly ,   th s ec ti o n   o n   t h s tate  o f   th ar t,  in   wh ich   we  r ev iew  th r ec o m m e n d atio n   m eth o d s   u s ed   in   d if f er e n f ield s ,   d is cu s s in g   th eir   ad v a n tag es  a n d   lim itatio n s ,   a n d   th m eth o d s   f o r   ev alu atin g   r ec o m m en d atio n   s y s tem s .   Sec o n d ly ,   s ec tio n   3   d etails  th p r o p o s ed   HR P   an d   d escr ib es  th s elec tio n   o f   im p o r tan cr iter ia  f o r   C AD  s o f twar u s in g   th an aly tic  h ier ar ch y   p r o ce s s   ( AHP) .   T h ir d ly ,   s ec tio n   4   p r esen ts   t h ev al u atio n   m ea s u r es  u s ed   to   ass ess   th p er f o r m an ce   o f   th e   HR P .   I also   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       Hyb r id   r ec o mme n d er fo r   co mp u ter a id ed   d esig n   s o ftw a r e   ( Yo u n es Zid a n i)   1933   d is cu s s es  th r esu lt s   o b tain ed   an d   th eir   im p licatio n s   f o r   th ac cu r ac y   an d   r eliab ilit y   o f   th p r o p o s ed   r ec o m m en d er   p r o g r a m .   Fin ally ,   s ec tio n   5   s u m m ar izes  th m ain   r esu lts   o f   th r esear ch .   I a ls o   s u g g ests   f u tu r d ir ec tio n s   f o r   r esear ch .       2.   RE L AT E WO RK S   2 . 1 .     Rec o mm enda t io n m et h o ds   us ed  i n v a rio us   f ields   Dif f er en s y s tem s   em p lo y ed   v ar iety   o f   tech n iq u es.  T ab l 1   s h o ws  th v ar io u s   r ec o m m en d atio n   m eth o d s   an d   a d ap ted   ev alu ati o n   m o d els.  I t   is   ev id e n th at   n o   s p ec if ic  r ec o m m e n d atio n   m o d el  ex is ts   f o r   a n y   d esire d   d o m ai n .       T ab le  1 .   Su m m a r y   o f   r ec o m m en d atio n   m et h o d s   an d   ap p r o p r iate  ev alu atio n   m o d els   Ref e r e n c e   U sed   a p p r o a c h   Ev a l u a t i o n   me t h o d   A p p l i c a t i o n   d o ma i n   [ 2 5 ]   CF   C o n t e n t - b a se d   a p p r o a c h   A c c u r a c y ,   p r e c i s i o n ,   r e c a l l ,   F 1 - sc o r e   B o o k s   [ 2 7 ]   H y b r i d   f i l t e r i n g   a p p r o a c h   K N N   M e a n   a b so l u t e   e r r o r   ( M A E ) p r e c i s i o n     [ 3 1 ]   CF   C o n t e n t - b a se d   a p p r o a c h   S e l f - o r g a n i z i n g   ma p   N e u r a l   n e t w o r k   t e c h n i q u e   R o o t   me a n   sq u a r e d   e r r o r   ( R M S E ) p r e c i si o n ,   r e c a ll     [ 9 ]   D e e p   a r t i f i c i a l   n e u r a l   n e t w o r k s   R M S E     [ 1 1 ]   H y b r i d   f i l t e r i n g   a p p r o a c h   S o c i a l   f i l t e r i n g   S e ma n t i c   f i l t e r i n g   A c c u r a c y ,   p r e c i s i o n ,   r e c a l l ,   F1 - sc o r e   S o c i a l   n e t w o r k i n g   [ 1 2 ]   H y b r i d   f i l t e r i n g   a p p r o a c h   M a t r i x   f a c t o r i z a t i o n   M A E   Lo c a t i o n   a n d   r e p u t a t i o n a w a r e   ma t r i x   f a c t o r i z a t i o n   ( LR M F )   B o o k s   [ 3 6 ]   R e i n f o r c e m e n t   l e a r n i n g   t e c h n i q u e   H i t   r a t i o ,   p r e d i c t i v e   a b i l i t y ,   c l i c k   r e d u c t i o n   W e b   [ 3 7 ]   C F   K N N   K - t a i l ,   r e c a l l   S o f t w a r e   c o mm a n d s   [ 3 8 ]   I mp l i c i t   r a t i n g - b a se d   c o l l a b o r a t i v e   l t e r i n g   S e q u e n t i a l   p a t t e r n   a n a l y si s   F1 - sc o r e ,   p r e c i s i o n ,   r e c a l l   E - c o mm e r c e   [ 3 9 ]   Ti me   c o r r e l a t i o n   c o e f f i c i e n t   K - me a n s   w i t h   c u c k o o   s e a r c h   R e c a l l ,   p r e c i s i o n ,   F - mea s u r e ,   mea n   a v e r a g e   p r e c i si o n   ( M A P ) ,   M A E   I n t e r n e t   o f   t h i n g s   [ 4 0 ]   H y b r i d   f i l t e r i n g   a p p r o a c h   P r e c i s i o n ,   r e c a l l ,   F 1 - sc o r e ,   a r e a   u n d e r   t h e   c u r v e   ( AUC )   n o r m a l i z e d   d i sc o u n t e d   c u m u l a t i v e   g a i n   ( N D C G )   F o o d   [ 4 1 ]   H y b r i d   f i l t e r i n g   a p p r o a c h     La p t o p s   [ 4 2 ]   H y b r i d   f i l t e r i n g   a p p r o a c h   R M S E ,   p r e c i si o n r e c a l l ,   F 1 - sc o r e   M o v i e s   [ 4 3 ]   C o n v o l u t i o n a l   n e u r a l   n e t w o r k s   D e e p - l e a r n i n g   t e c h n o l o g y   M u l t i m o d a l   d a t a   a n a l y s i s   Tr a i n / t e s t ,   R M S E   M o v i e s   [ 4 4 ]   AHP     C A D   so f t w a r e   [ 4 5 ]   H y b r i d   f i l t e r i n g   a p p r o a c h   A c c u r a c y ,   p r e c i s i o n r e c a l l ,   F 1 - sc o r e   M o v i e s       2 . 2 .     G ra ph   o f   t he  m o s t   us ed  a pp ro a ches in r ec o m m ender  s y s t em s   T h f o llo win g   p ie   ch ar ( Fig u r 1 )   s h o ws  th u s o f   d if f er en r ec o m m en d atio n   m o d el s .   I s h o ws    th at  h y b r id   f ilter in g   is   th m o s wid ely   u s ed   o f   th o th er   m o d els,  with   p er ce n tag o f   3 2 %,  wh ile   CF     an d   n eu r al  n etwo r k s   ar in   2 n d   p lace ,   with   p er ce n tag o f   1 2 ea ch .   T h o t h er   m et h o d s   d is tr ib u te  th   r em ain in g   p er ce n tag e .     2 . 3 .     M et ho ds   us ed  f o ev a lua t io n   Fig u r 2   illu s tr ates  th d iv er s r an g o f   e v alu atio n   m etr ics  em p lo y ed   in   th e   ass ess m en o f   r ec o m m en d atio n   m o d els,  r ev ea lin g   clea r   d o m in an ce   o f   class if icatio n - b ased   m ea s u r es  o v er   alter n ativ e   ap p r o ac h es.  Am o n g   th ese  m etr ics,  p r ec is io n ,   r ec all,   an d   F1 - s co r s tan d   o u as  th m o s wid ely   ad o p ted ,   co llectiv ely   ac co u n tin g   f o r   5 4 o f   all  e v alu atio n   tech n iq u es  u s ed   ac r o s s   th e   r ev ie wed   s tu d ies,  wh ich   u n d er s co r es  th e   r esear ch   c o m m u n ity ' s   s tr o n g   p r e f er en ce   f o r   m ea s u r i n g   th e   ac cu r ac y   a n d   co m p leten ess   o f   r ec o m m en d ed   item s .   T h is   p r e v alen ce   ca n   b e   attr ib u ted   to   t h s tr aig h tf o r war d   in ter p r etab ilit y   o f   t h ese  th r ee   m etr ics,  as  th ey   d ir ec tly   ca p t u r h o well  m o d el  id en tifie s   r elev an item s   ( p r ec is io n ) ,   h o th o r o u g h ly   it   r etr iev es  all  r elev a n item s   ( r ec all) ,   an d   h o w   ef f ec tiv ely   it  b alan ce s   b o th   co n ce r n s   ( F1 - s co r e) ,   m ak in g   th em   n atu r al  ch o ices f o r   r esear ch e r s   s ee k in g   clea r   an d   co m p ar ab le   p er f o r m an ce   b en ch m a r k s .   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell Vo l.  1 5 ,   No .   2 ,   Ap r il 2 0 2 6 1 9 3 1 - 1 9 4 6   1934       Fig u r 1 .   T h m o s t f r e q u en tly   u s ed   r ec o m m e n d atio n   m eth o d s           Fig u r 2 .   T h m o s t f r e q u en tly   u s ed   ev alu atio n       3.   M E T H O D   3 . 1 .     F l o wcha rt   o f   t he  pro po s ed  m o del   Fo r   o u r   p r o p o s ed   r ec o m m en d atio n   p r o g r a m ,   we  will  o p f o r   h y b r i d   ap p r o ac h   th at   co m b in es  C F,   C B F ,   an d   KNN.   T h is   p r o g r a m ,   wh ich   we  will  ca ll  HR P   ( Fig u r 3 ) ,   co m b in es  th ad v an tag es  o f   th e   two   tr ad itio n al  ap p r o ac h es  to   s u g g est  m o r r elev an r ec o m m en d atio n s   f o r   u s er s .   Fig u r 3   s h o ws  th f lo wch ar o f   th p r o p o s ed   m o d el.     3 . 2 .     Da t a   c o llect io n   F i r s t ,   w w i l l   u s e   a n   o p e n - e n d e d   q u e s t i o n n a ir t o   g en e r a t th e   d a t ab a s e   f o r   o u r   p r o g r a m .     T h e   q u e s t i o n n a i r e   f i r s t   l o o k s   a t   t h e   p r o f i l e   o f   r e s p o n d e n ts ,   g a t h er i n g   i n f o r m a t io n   o n   t h e i r   ag e ,   le v e l   o f   e d u ca t i o n ,   p r o f e s s i o n ,   a n d   s e c t o r   o f   a c t i v i ty .   T h e y   t h en   s h a r t h e i r   e x p e r i en c e   w i t h   s p e c if i   C A D   s o f t w a r e ;   in c l u d i n g   h o w   l o n g   t h ey   h av e   b e en   u s i n g   i t .   T h e   q u e s t io n n a i r a l s o   ex a m i n e s   t h c r i te r i t h a t   in f lu e n c e   th c h o i c o f   s o f t w ar e ,   s u ch   a s   i t s   e f f i c ie n c y ,   v i s u a a s p ec t s ,   s i m u l a ti o n ,   an d   m o d e l l in g   c a p ab i l i t i e s .   T e c h n i c a l   s p e c if i c a t i o n s   a r e   a l s o   a d d r e s s ed ,   i n c lu d in g   s y s t e m   r eq u i r e m e n t s ,   m u l t i l i n g u a l   s u p p o r t ,   c o s t s ,   u p d a t e s ,   d a ta  s e c u r i ty ,   a n d   i n te g r a t i o n   wi t h   o th e r   s o f t wa r e .   F i n a l ly ,   t h e   q u e s t i o n n a i r a n a l y s e s   t h r e p u t a t i o n   o f   ea c h   C A D   s o f t wa r e ,   th e   q u al i t y   o f   t e ch n i c a s u p p o r t,   th e   t r a in i n g   o f f er e d ,     a n d   e a s e   o f   u s e .   W e   h a v s e n t   t h i s   q u e s t io n n a i r t o   p e o p l w h o   h a v e   a   d ir e c t   a f f i l i a t i o n   w i t h   t h Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       Hyb r id   r ec o mme n d er fo r   co mp u ter a id ed   d esig n   s o ftw a r e   ( Yo u n es Zid a n i)   1935   m e c h an i c a l   e n g i n e er i n g   an d   d e s i g n   i n d u s t r y   l i k e   e d u c a to r s ,   e n g in e er s ,   s t u d e n t s .   T h e   d a t a s e t   w a s   c l e an e d   b y   c h e ck i n g   m i s s i n g   v a lu e s   a n d   d u p l i c a te   v a l u e s   u s i n g   th e   P y t h o n   f u n c t io n .   F o u r   a t t r ib u t e s   w er e   u s e d   i n   o u r   d a ta s e t ,   wh i c h   a r e i )   u s e r   i d ,   i i )   p r ef e r r e d   s o f t wa r e ,   i i i )   r a t i n g   o f   ea c h   c r i t er i a ,   a n d   iv )   u s e r   r a t in g .           Fig u r 3 .   Step s   o f   th p r o p o s e d   m o d el     Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell Vo l.  1 5 ,   No .   2 ,   Ap r il 2 0 2 6 1 9 3 1 - 1 9 4 6   1936   3 . 3 .     S e l e c t i o n   o f   t h e   m o s t   i m p o r t a n t   c r i t e r i a   f o r   t h e   s e l e c t i o n   o f   a   C A D   s o f t w a r e   b a s e d   o n   t h e   q u e s t i o n n a i r e   T h p r o ce s s   o f   m a k in g   d ec is io n s   g iv es  r is to   s ig n if ican in d u s tr ial  an d   ec o n o m ic  co n ce r n s   th at  h av e   d ir ec im p ac o n   th m a n ag em en an d   co m p etitiv en ess   o f   co m p an ies  [ 4 6 ] .   Dif f er e n ty p es  o f   m u lti‑c r iter ia  d ec is io n m ak in g   ( MCDM)   m eth o d s   ar b ein g   u tili ze d ,   in clu d in g   AHP,   an al y tic  n etwo r k   p r o ce s s   ( ANP) ,   tech n iq u f o r   o r d er   p r ef er e n ce   b y   s im ilar ity   to   id ea s o lu tio n   ( T OPSIS) ,   m u lti - cr iter i o p tim izatio n   an d   co m p r o m is s o lu tio n   ( višekri t erij u mska   o p timiz a cija   I   ko mp r o mis n o   r ešen je  ( VI KOR)) ,   d ec is io n   m ak in g   tr ial   an d   ev alu atio n   lab o r at o r y   ( DE MA T E L ) ,   s im p le  ad d itiv w eig h tin g   ( SAW ) ,   p r ef e r en ce   r an k in g   o r g an izatio n   m eth o d   f o r   en r ich m en t   ev a lu atio n   ( PR OM E T HE E ) ,   a n d   elim in atio n   an d   c h o ice  tr an s latin g   r ea lity   ( E L E C T R E ) ,   alo n g   with   th eir   v ar ian ts   [ 4 7 ] .   Fo r   o u r   ca s e,   we   will  u s th q u esti o n n air a n d   th AHP  m eth o d ,   d ev elo p e d   b y   [ 4 8 ] .   I t   is   u s ed   to   s elec th cr iter ia,   th eir   we ig h ts   an d   to   ev alu ate  th e   alter n ativ es  [ 4 4 ] .   T h is   m eth o d   is   b ased   o n   s ix   s tep s ,   as sh o wn   in   Fig u r 4 .           Fig u r 4 .   AHP  m eth o d   s tep s       3 . 2 . 1 .   H iera rc hy   def ini t io n   T h aim   o f   t h is   s tep   is   to   d e f i n th m ain   o b jectiv o f   th e   a n aly s is ,   s elec th s elec tio n   cr iter ia,   an d   id en tify   th e   p r o p o s ed   s o lu tio n s .   Du r in g   th is   s tag e,   th e   s tate  o f   th a r an d   ex p e r o p i n io n   a r u s ed   to   id en tify   a   s p ec if ic  s et  o f   cr iter ia.   T h e   v ar io u s   r esear ch   s tu d ies  s p ec if ied   s ev er al  cr iter ia  f o r   c h o o s in g   s im u latio n   s o f twar e.   T h v ar io u s   r esear c h   s tu d ies  s p ec if ied   s ev er al  cr it er ia  f o r   ch o o s in g   s im u latio n   s o f twar e.   Fo r   B an k s   [ 4 9 ] ,   p r ec is io n   an d   d etail,   p o wer f u ca p ab ilit ies,  f astes s p ee d ,   d em o n s tr atio n   o f   th e   p r o b lem   s o lu tio n ,   o p in io n s   f r o m   co m p an ies  with   s im ilar   ap p licatio n s ,   an d   p a r ticip atio n   in   u s er   g r o u p   m ee tin g s   ar k ey   f ac to r s   to   co n s id er   wh en   p u r ch asin g   s im u latio n   s o f twar e.   Oth e r   f ac to r s ,   s u ch   as  m o d elin g   s u p p o r t,  g e n er al   ch ar ac ter is tics ,   v is u al  asp ec ts ,   ef f icien cy ,   test ab ilit y ,   in p u t/o u t p u t,  p h y s ical  elem en ts ,   u s er   s u p p o r t,   p er f o r m an ce ,   f in an cial  tec h n i ca ch ar ac ter is tics ,   s ch ed u lin g   ch ar ac ter is tics ,   g en er al  m an u f ac tu r in g ,   m o d elin g   ch ar ac ter is tics ,   s tat is tical   m ea n s ,   ex p er im en tatio n   m ea n s ,   s o f twar co m p atib ilit y ,   an d   co d in g   asp ec ts ,   h av e   b ee n   ad d ed   [ 5 0 ] T r ic o et  a l.  [ 5 1 ]   p r esen ted   u tili ty ,   u s ab i lity ,   an d   ac ce p tab ilit y   as  cr it er ia  f o r   ev alu atin g   s im u latio n   s o f twar e.   B y   class if y in g   th em   in to   s ev en   ca teg o r ies,  V u k s ic  et  a l.   [ 5 2 ]   was  ab le   to   p r o p o s f u r t h er   cr iter ia:   m o d el  d e v elo p m e n t,  s im u latio n ,   an im atio n ,   in teg r atio n   wi th   o th er   t o o ls ,   an aly s is   o f   r e s u lts ,   o p tim izatio n ,   test in g ,   an d   ef f icien cy .   Ho we v er ,   Ver m et  a l.  [ 5 3 ]   p r ese n ted   th eo r etica f r am ewo r k   co n s is tin g   o f   f o u r   ca teg o r ies o f   cr iter ia  f o r   e v alu atin g   s im u latio n   s o f twar e.   T h e   m ain   ca teg o r ies ar e:   i)   Har d war an d   s o f twar co n s id er atio n s : c o d in g   asp ec ts ,   s o f twar co m p atib ilit y ,   a n d   u s er   s u p p o r t;   ii)   Mo d ellin g   ca p a b ilit ies:   g en er al  f ea tu r es,  m o d ellin g   ass is tan ce ;   iii)   Simu latio n   ca p ab ilit ies:   v is u al  asp ec ts ,   ef f icien cy ,   test ab ilit y ,   ex p e r im en tatio n   f ac ilit ies ,   an d   s tatis tical  f ac ilit ies;   iv )   I n p u t /o u tp u t iss u es: in p u t a n d   o u tp u t c a p ab ilit ies,  an aly s is   ca p ab ilit ies.   Fin ally ,   C af ass o   et  a l.   [ 5 4 ]   b a s ed   o n   p r e v io u s   r esear ch ,   h as  b ee n   a b le  to   d e v elo p   an o th er   th eo r etica l   f r am ewo r k   th at  will  en ab le  c o m p an ies  to   ch o o s th m o s t   ap p r o p r iate  m an u f ac tu r in g   s im u latio n   s o f twar e.   T h is   f r am ewo r k   is   b ased   o n   two   d is tin ct  m u lti - cr iter ia   ap p r o ac h es:  th AHP  co m b in ed   with   b en ef it - o p p o r tu n ity - c o s t - r is k   ( B OC R )   an aly s is ,   an d   t h b est - wo r s t - m eth o d   ( B W M) .   C af ass o   et  a l.   [ 5 4 ]   h as   also   ad d ed   o th er   c r iter ia  to   t h ex i s tin g   o n es,  s u ch   as  d ata  s ec u r ity ,   s u p p o r ted   lan g u ag es,  a v ai lab ilit y   o f   tu to r ials ,   u p d ates,  s u p p lier   r e p u tatio n ,   an d   lo n g ev ity .   T h e   s elec tio n   cr iter ia  in   o u r   s itu atio n   will  b g r o u p ed   in to   f o u r   f am ilies i)   u s er   cr iter ia  an d   co m p an y   r ep u tatio n   ( C 1 ) ,   ii)  cr iter ia  f o r   m o d elin g   an d   s im u latio n   ca p ab ilit ies   ( C 2 ) ,   iii)  cr iter ia  f o r   in p u t/o u t p u is s u es  ( C 3 ) ,   an d   iv )   h ar d w ar an d   s o f twar c r iter ia  ( C 4 ) .   Fo r   ea ch   g r o u p   o f   cr iter ia,   th er ar s ev e r al  s u b - cr iter ia,   as  s h o wn   in   T ab le  2 .   Af ter   s elec tin g   th cr iter ia,   t h n ex q u esti o n   to   ask   is : w h ich   o f   th o s f ac to r s   h as th m o s t im p o r ta n ce   in   s el ec tin g   C AD  s o f twar e?     3 . 2 . 2 .   P a irwise c o m pa riso ns   T h is   is   an   es s en tial  s tep   in   t h AHP  m eth o d ,   as  it  estab l is h es  th f o u n d atio n al  f r a m e wo r k   u p o n   wh ich   all  s u b s eq u en p r io r it y   ca lcu latio n s   an d   d ec is io n - m ak in g   o u tco m es  ar b u ilt.   Du r in g   th is   s tep ,   p ar ticip an ts   m u s f ir s p r io r itize  th eir   m ain   cr iter ia  b y   ev al u atin g   th em   in   p air s   ac co r d in g   to   th eir   r elativ e   im p o r tan ce ,   u s in g   s tr u ctu r ed   s ca le  th at  q u an tifie s   th d eg r ee   to   wh ich   o n cr iter i o n   is   f a v o r ed   o v e r   an o th er   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       Hyb r id   r ec o mme n d er fo r   co mp u ter a id ed   d esig n   s o ftw a r e   ( Yo u n es Zid a n i)   1937   b ased   o n   ex p e r ju d g m en an d   d o m ain   k n o wled g e.   T h is   p r o c ess   o f   s y s tem atic  p air wi s ev alu atio n   g en er ates  a   co m p ar is o n   m atr i x   th at  ca p t u r es  all  p o s s ib le  in ter - cr iter ia  r elatio n s h ip s ,   en s u r in g   th a th f in al  weig h t   ass ig n m en ts   ar d e r iv ed   n o f r o m   ar b itra r y   r an k in g s   b u f r o m   c o n s is ten t,  m ath em atica lly   g r o u n d e d   ass es s m en ts   th at  r ef lect  th co llectiv r ea s o n in g   o f   th d ec is io n - m ak e r s   in v o lv e d .       T ab le  2 .   C r iter ia  an d   s u b - cr ite r ia   C r i t e r i a   S u b - c r i t e r i a   ID   U ser c r i t e r i a   a n d   c o m p a n y   r e p u t a t i o n   ( C 1 )   Ea se  o f   u se   C 11   C r i t e r i a   f o r   m o d e l i n g   a n d   si mu l a t i o n   c a p a b i l i t i e s   ( C 2 )   M o d e l i n g   e f f i c i e n c y   ( c a p a c i t y   a n d   q u a l i t y )   C 21   V i su a l   a sp e c t s ( g r a p h i c   d i s p l a y   a n d   a n i m a t i o n )   C 22   C r i t e r i a   f o r   i n p u t / o u t p u t   i ss u e s   ( C 3 )   C o d i n g   a s p e c t s   ( p r o g r a mm i n g ,   a c c e ss   t o   s o u r c e   c o d e )   C 31   Ef f e c t i v e n e ss  o f   d a t a   a n d   r e su l t s   a n a l y si s   C 32   H a r d w a r e   a n d   so f t w a r e   c r i t e r i a   ( C 4 )   C o s t   C 41   S o f t w a r e   sp e e d   C 42   F i e l d   o f   u se   C 43   S y st e m re q u i r e m e n t s   C 44       3 . 2 . 3 .   T he  im po rt a nce  o f   e a c h c rit er io n a cc o rding   t o   t he  pa rt icipa nts w ho   co m plet ed  t he  qu estio nn a ire   T o   s elec th e   m o s ap p r o p r iate   cr iter ia  f o r   ch o o s in g   C AD  s o f twar e,   a   q u esti o n n ai r was  s h ar ed   with   9 7   p e o p le  wh o   wo r k   in   th C AD  f ield   o r   i n   an o th er   C AD - r elate d   f ield .   B ased   o n   th q u e s tio n n air e,   we  f o u n d   th at  7 2   p e o p le  h av ex p er ien c o f   3   y ea r s   o r   m o r e .   W ask ed   th is   g r o u p   o f   ex p er ts   to   g i v s co r b etwe en     1   an d   9   u s in g   th f o llo win g   s ca le  s h o wn   in   th T ab le  3   [ 5 5 ]   ac co r d in g   to   th im p o r tan ce   o f   th cr iter ia  b ased   o n   th ei r   e x p er ien ce .   T h ese  n o t es  en ab led   u s   to   ca lcu late   th co n co r d an ce   co ef f icien t   W ,   d escr ib ed   b y   [ 5 6 ]   t o   d eter m in th d eg r ee   o f   a g r ee m en t b etwe en   th e x p er ts '   esti m ates.       T ab le  3 .   Scale  f o r   p air wis co m p ar is o n s   S c a l e   D e scri p t i o n   1   Eq u a l   i m p o r t a n c e   3   M o d e r a t e   i m p o r t a n c e   5   Essen t i a l   i m p o r t a n c e   7   V e r y   s t r o n g   i m p o r t a n c e   9   Ex t r e me   i m p o r t a n c e   2,   4,   6,   a n d   8   I n t e r med i a t e   v a l u e s       T h co n c o r d a n ce   co ef f icien t,  ,   is   ca lcu lated   u s in g   ( 1 ) .     = 12 × ² × ( ² 1 )   ( 1 )   Her   is   th n u m b er   o f   ex p er ts ,     is   th n u m b er   o f   attr i b u tes,  an d     is   th d ev iatio n   o f   th s u m   o f   th cr iter ia   r an k s   f r o m   th o v er all  m ea n   o f   th r a n k s ,   th s u m   o f   s q u ar es.    is   ass o ciate d   with   th s u m   r an k in g s   o f   s p ec if ic  cr iter ia  o b tain ed   f r o m   all  ex p er ts ,   as sh o wn   in   ( 2 ) .     =  ( = 1 , . . . , ) = 1   ( 2 )     W also   h av to   ca lcu late  th g en er al  m ea n   b y   ( 3 ) .     = = 1   ( 3 )     I n   o u r   ca s e,   = 6441 16 = 408 .   I n   ad d itio n ,   f o r   ,   it is   ca lcu lated   b y   ( 4 ) .     = ( ) ² = 1     ( 4 )     T h en   th co n co r d an ce   co e f f ic ien = 0 . 81 .   W ca n   co n f ir m   th at  in   o u r   ca s e,   we  h av s tr o n g   ag r ee m en b etwe en   th ex p er ts .   T h s tr en g th   o f   t h co n c o r d a n ce   ca n   b r ea d   in   T a b le  4 .   Af ter   ca lcu latin g   th co n c o r d an ce   co ef f icien t,  o u r   n ex s tep   is   to   d eter m in th weig h o f   ea ch     s u b - cr iter io n   lis ted   in   T ab le   2 .   T h is   will  h elp   u s   to   d eter m i n wh at   th m o s s ig n if ican t   o n es  ar e.   I n   o r d er   to   d o   th is ,   it  is   n ec ess ar y   to   ca lc u late  th m ea n   s co r f o r   ea ch   s u b - cr iter io n   u s in g   ( 5 ) .   T ab le  5   s h o ws  th e   r atin g   s co r f o r   ea c h   s u b - c r iter ia.   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell Vo l.  1 5 ,   No .   2 ,   Ap r il 2 0 2 6 1 9 3 1 - 1 9 4 6   1938    =                                ( 5 )       T ab le  4 .   Stre n g th   o f   th co r r el atio n   V a r i a t i o n   o f   W   I n t e r p r e t a t i o n   0   N o   a g r e e me n t   0 . 1   W e a k   a g r e e me n t   0 . 3   M o d e r a t e   a g r e e me n t   0 . 6   S t r o n g   a g r e e m e n t   1   P e r f e c t   a g r e e m e n t       T ab le  5 .     R atin g   s co r f o r   ea c h   s u b - c r iter ia   C r i t e r i a   S u b - c r i t e r i a   ID   R a t i n g   U ser c r i t e r i a   a n d   c o m p a n y   r e p u t a t i o n   ( C 1 )   Ea se  o f   u se   C 11   9   C r i t e r i a   f o r   m o d e l i n g   a n d   si mu l a t i o n   c a p a b i l i t i e s   ( C 2 )   M o d e l i n g   e f f i c i e n c y   ( c a p a c i t y   a n d   q u a l i t y )   C 21   5   V i su a l   a sp e c t s ( g r a p h i c   d i s p l a y   a n d   a n i m a t i o n )   C 22   6   C r i t e r i a   f o r   i n p u t / o u t p u t   i ss u e s   ( C 3 )   C o d i n g   a s p e c t s   ( p r o g r a mm i n g ,   a c c e ss   t o   s o u r c e   c o d e )   C 31   3   Ef f e c t i v e n e ss  o f   d a t a   a n d   r e su l t s   a n a l y si s   C 32   4   H a r d w a r e   a n d   so f t w a r e   c r i t e r i a   ( C 4 )   C o s t   C 41   8   S o f t w a r e   sp e e d   C 42   1   F i e l d   o f   u se   C 43   2   S y st e m re q u i r e m e n t s   C 44   7       3 . 2 . 4 .   P a irwise c o m pa riso m a t rix   a nd   re la t iv weig ht  c a lcula t io n   T ab le  6   p r esen ts   th r elativ im p o r tan ce   o f   th n in s u b - cr iter ia  th r o u g h   p air wis co m p ar is o n s ,   p r o v id i n g   a   s y s tem atic  ev alu a tio n   o f   h o w   ea ch   c r iter io n   weig h s   ag ain s th o th er s   in   d ete r m in in g   its   o v er all   s ig n if ican ce   with in   th e   d ec is io n - m ak i n g   f r am ewo r k .   T h c o m p ar is o n   m atr ix   r ev ea ls   th a s u b - cr iter io n   C 11   h o ld s   th h ig h est  r elativ wei g h at  0 . 2 5 4 4 ,   f o llo wed   b y   C 41   at  0 . 2 0 6 3   an d   C ₄₄  at  0 . 1 6 1 6 ,   i n d icatin g   th at   th ese  th r ee   f ac to r s   ex e r th g r ea test   in f lu en ce   o n   th o v er all  e v alu atio n   p r o ce s s   co m p ar ed   t o   th r em ain in g   c r iter ia.   I n   co n tr ast,  s u b - c r iter ia  s u ch   as  C 42  an d   C 43   ca r r y   n o tab ly   l o wer   weig h ts   o f   0 . 0 2 5 5   an d   0 . 0 3 1 5   r esp ec tiv ely ,   s u g g esti n g   th at   wh ile  th e y   c o n tr ib u te  to   th e   ass ess m en t,  th eir   im p ac o n   th f in al  r ec o m m e n d atio n   o u tco m is   co n s id er ab ly   less   p r o n o u n ce d   th an   th at  o f   th d o m in an t c r iter ia.         T ab le  6 .     Pair wis co m p ar is o n   m atr ix   w ith   ca lcu latio n   o f   r elativ weig h t o f   th c r iter ia   S u b - c r i t e r i a   C 11   C 21   C 22   C 31   C 32   C 41   C 42   C 43   C 44   A v e r a g e   r a t i n g   W e i g h t   C 11   1   4   3   6   5   1   8   7   2   4 . 1 1 1   0 . 2 5 4 4   C 21   0 . 2 5   1   1   2   1   0 . 3 3   4   3   0 . 5   1 . 4 5 3   0 . 0 8 9 9   C 22   0 . 3 3   1   1   3   2   0 . 5   5   4   1   1 . 9 8 1   0 . 1 2 2 6   C 31   0 . 1 6   0 . 5   0 . 3 3   1   1   0 . 2   2   1   0 . 2 5   0 . 7 1 6   0 . 0 4 4 3   C 32   0 . 2   1   0 . 5   1   1   0 . 2 5   3   2   0 . 3 3   1 . 0 3 1   0 . 0 6 3 8   C 41   1   3   2   5   4   1   7   6   1   3 . 3 3 3   0 . 2 0 6 3   C 42   0 . 1 2 5   0 . 2 5   0 . 2   0 . 5   0 . 3 3   0 . 1 4 2   1   1   0 . 1 6 6   0 . 4 1 3   0 . 0 2 5 5   C 43   0 . 1 4 2   0 . 3 3   0 . 2 5   1   0 . 5   0 . 1 6 6   1   1   0 . 2   0 . 5 1   0 . 0 3 1 5   C 44   0 . 5   2   1   4   3   1   6   5   1   2 . 6 1 1   0 . 1 6 1 6       3 . 2 . 5 .   Ag g re g a t io n a nd   a na ly s is   o f   re s ults   T ab le  7   r ep r esen ts   th e   weig h o f   th e   n in e   s u b - cr iter ia   u s ed   i n   th s elec tio n   o f   co m p u ter   ai d ed   d esig n   ( C AD)   s o f twar e.   T h weig h is   u s ed   to   r an k   ea ch   s u b - cr ite r ia.   W ith   p lace m en o f   2 5 . 4 4 %,  th cr iter io n   o f   ea s o f   u s ( C 11 )   s ig n if ies  its   g r ea test   im p o r tan ce .   T h is   in d icate s   th at  th in ten d ed   au d i en ce   p lace s   h ig h   v alu o n   s o f twar th at  is   ea s y   to   u s e.   T h e   ca teg o r ies  o f   C o s ( C 41 )   an d   s y s tem   n ee d s   ( C 44 )   h av c o n s id er ab le   im p o r tan ce ,   ac c o u n tin g   f o r   2 0 . 6 3 an d   1 6 . 1 6 o f   th to t al  weig h tag e,   r esp ec tiv ely .   T h is   em p h asizes  th s ig n if ican ce   o f   tak in g   in to   ac c o u n th s o f twar e' s   ca p ab ilit ies  in   ce r tain   s ec to r   o f   u s ag wh ile  also   en s u r in g   th at  it  o p er ates  ef f icien tly   o n   th av ailab le  h ar d war e,   as  s p ec if ied   b y   th s y s tem   r eq u ir em en ts .   T h v is u al  asp ec ts   ( C 22 )   an d   m o d elin g   e f f icien cy   ( C 21 )   h av e   m o d e r ate  lev el  o f   im p o r ta n ce ,   ac c o u n t in g   f o r   1 2 . 2 6 a n d   8 . 9 9 %,  r esp ec tiv ely .   T h is   m e an s   th at  wh ile  v is u al  r ep r esen tatio n   an d   m o d elin g   s k ills   ar r eq u ir e d ,   th ey   ar e   n o th h ig h est  r eq u ir em e n ts .   T h r elativ weig h ts   f o r   th d ata  an d   r esu lts   an aly s is   ( C 32 )   an d   co d in g   asp ec ts   (C 31 )   ar r ath er   l o w,   at  6 . 3 8 an d   4 . 4 3 %,  r esp ec tiv ely .   C o n s eq u en tly ,   th im p o r ta n ce   o f   d ata  a n aly s is   an d   co d in g   c h ar ac ter is tics   is   d im in is h ed   in   th is   s p ec if ic  s elec tio n   p r o ce d u r e.   T h weig h ts   ass ig n ed   to   t h f ield   o f   u s ( C 43 )   an d   s o f twar e   s p ee d   ( C 42 )   ar th e   lo west,  with   v al u es  o f   3 . 1 5 an d   2 . 5 5 %,  r es p ec tiv ely .   C o s an d   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
I n t J Ar tif   I n tell     I SS N:   2252 - 8 9 3 8       Hyb r id   r ec o mme n d er fo r   co mp u ter a id ed   d esig n   s o ftw a r e   ( Yo u n es Zid a n i)   1939   s p ee d   s h o u ld   b tak e n   in to   a cc o u n t,  b u th ey   ar n o th m ain   d eter m in in g   v ar iab les.  I n   o u r   ca s e,   we  will  ch o o s th to p   f o u r   cr iter ia  f o r   s elec tin g   C AD  s o f twar e,   wh i ch   ar ea s o f   u s e,   v is u al  asp e cts ( g r ap h ic  d is p lay   an d   an im atio n ) ,   co s t,  a n d   s y s tem   r eq u ir e m en ts .       T ab le  7 .   R an k in g   cr iter ia  b y   w eig h t   S u b - c r i t e r i a   W e i g h t   P e r c e n t a g e   R a n k   Ea se  o f   u se   C 11   0 . 2 5 4 4   25 . 44   1   C o s t   C 41   0 . 2 0 6 3   2 0 . 6 2 8 3   2   S y st e m re q u i r e m e n t C 44   0 . 1 6 1 6   1 6 . 1 5 8 8   3   V i su a l   a sp e c t s ( g r a p h i c   d i s p l a y   a n d   a n i m a t i o n )   C 22   0 , 1 2 2 6   1 2 . 2 6 0 1   4   M o d e l i n g   e f f i c i e n c y   ( c a p a c i t y   a n d   q u a l i t y )   C 21   0 . 0 8 9 9   8 . 9 9 3 9   5   Ef f e c t i v e n e ss  o f   d a t a   a n d   r e su l t s   a n a l y si s   C 32   0 . 0 6 3 8   6 . 3 8 1 0   6   C o d i n g   a s p e c t s   ( p r o g r a mm i n g ,   a c c e ss   t o   s o u r c e   c o d e )   C 31   0 . 0 4 4 3   4 . 4 2 8 2   7   F i e l d   o f   u se   C 43   0 . 0 3 1 5   3 , 1 5 4 7   8   S o f t w a r e   sp e e d   C 42   0 . 0 2 5 5   2 . 5 5 3 1   9       3 . 4 .     L is t   o f   s o f t wa re   us ed  in t his   ex perim ent   Ou r   m o d el  will  u s f iv m ec h an ical  en g in ee r i n g   an d   d esig n   s o f twar p ac k ag es.  T h s o f twar e   s elec ted   ar C atia,   So lid W o r k s ,   So lid E d g e,   Au to C ad ,   an d   T o p So lid .   T h e   ch o ice   o f   th ese  s o f twar p ac k ag es  is   b ased   o n   th eir   r ep u tatio n ,   th eir   ad v an ce d   f e atu r es,  an d   t h eir   r elev an ce   to   d if f er en ar ea s   o f   en g in ee r in g     an d   C AD .     3 . 5 .     Descript io n o f   t he  pro p o s ed  pro g ra m   On ce   th e   m o s im p o r tan t   cr ite r ia  h av e   b ee n   d eter m in ed ,   ea c h   cr iter io n   is   ass ig n ed   an   ev al u atio n   as  s h o wn   in   T ab le  8 .   T h p r o g r a m ,   wh ich   is   wr itten   in   th Py th o n   p r o g r a m m in g   lan g u ag e ,   s tar ts   b y   ask in g   th e   u s er   to   ch o o s m eth o d   f o r   s o f twar r ec o m m e n d atio n .   T h e   u s er   h as  to   g iv b o th   cr iter ia   v alu es  in   th f ir s t   m eth o d   o r   an   o v er all  r atin g   in   th s ec o n d   m eth o d   ( Fig u r 5 ) .       T ab le  8 .   Valu es a s s o ciate d   with   ea ch   ev al u atio n   S u b - c r i t e r i a   Ev a l u a t i o n   V a l u e   Ea se  o f   u se   V e r y   d i f f i c u l t   1   D i f f i c u l t   2   M e d i u m   3   Ea sy   4   V e r y   e a s y   5   V i su a l   a sp e c t s ( g r a p h i c   d i s p l a y   a n d   a n i m a t i o n )   V e r y   l o w   1   Lo w   2   M e d i u m   3   H i g h   4   V e r y   h i g h   5   C o s t   V e r y   e x p e n si v e   1   Ex p e n si v e   2   I n e x p e n s i v e   3   S y st e m re q u i r e m e n t s   M a x i m u m   c o n f i g u r a t i o n   1   M e d i u c o n f i g u r a t i o n   2   M i n i m u m   c o n f i g u r a t i o n   3           Fig u r 5 .   T h p r o g r a m   ask s   th u s er   to   ch o o s m eth o d   o f   r ec o m m en d atio n       T h p r o g r am   ask s   th u s er   t o   ch o o s m eth o d   o f   r ec o m m en d atio n .   I f   th e   u s er   ch o o s es  th f ir s t   m eth o d ,   th p r o g r am   r eq u ests   in p u o n   th f o llo win g   cr iter ia:  ea s o f   u s e,   v is u al  asp ec ts ,   co s t,  an d   s y s tem   r eq u ir em e n ts   ( Fig u r 6 ) .   T h p r o g r a m   th en   u s es  C B F   to   r ec o m m en d   s o f twar e.   T h r ec o m m en d ed   s o f twar is   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.
                      I SS N :   2 2 5 2 - 8 9 3 8   I n t J Ar tif   I n tell Vo l.  1 5 ,   No .   2 ,   Ap r il 2 0 2 6 1 9 3 1 - 1 9 4 6   1940   th en   d is p lay ed   to   th u s er   ( Fi g u r 7 ) .   T h p r o g r am   u s es  th KNN  m eth o d   to   id en tify   s im ilar   s o f twar b ased   o n   th cr iter ia  e n ter ed .           Fig u r 6 .   T h u s er   en te r s   th eir   p r ef er e n ce s   f o r   ea c h   cr iter io n           Fig u r 7 .   T h p r o g r a m   d is p lay s   th m o s t su itab le  C AD  s o f tw ar b ased   o n   s o f twar cr iter ia       I f   th u s er   ch o o s es  th s ec o n d   m eth o d ,   th p r o g r am   ask s   f o r   an   o v er all  ev alu atio n   in   th f o r m   o f   u s er   r atin g   ( Fig u r 8 ) ,   o f f er in g   s im p lifie d   y et  ef f ec tiv alt er n ativ to   th d etailed   cr iter i a - b ased   ass ess m en t   ap p r o ac h .   I n   th is   m eth o d ,   in s tead   o f   ev alu atin g   in d iv id u al  cr iter ia  s u ch   as  ea s o f   u s e,   v is u al  asp ec ts ,   co s t,   an d   s y s tem   r eq u ir e m en ts   s ep ar ately ,   th u s er   is   ask ed   to   p r o v id s in g le  h o lis tic  r atin g   o n   s ca le  f r o m   1   t o   5 ,   wh ich   ca p tu r es  th eir   g en e r al  p er ce p tio n   o f   t h s o f twar e' s   o v er all  q u ality   a n d   s u itab ilit y   i n   o n e   co n s o lid ated   s co r e.   T h is   r atin g   is   th en   m ap p ed   ag ain s th class if icatio n   s ca le  p r esen ted   in   T ab le  9 ,   wh ich   o r g an izes  s o f twar in to   f i v d is tin ct  le v els  r an g in g   f r o m   t h m o s b asic  to   th m o s ad v an ce d ,   th er eb y   e n ab lin g   th e   r ec o m m en d atio n   s y s tem   to   c ateg o r ize  an d   r a n k   s o f twar e   o p tio n s   b ased   o n   t h u s er ' s   ex p r ess ed   lev el  o f   s atis f ac tio n   o r   ex p ec tatio n .           Fig u r 8 .   T h p r o g r a m   ask s   th u s er   to   en ter   a   r atin g       T ab le  9 .   R atin g   s ca le  f o r   ev alu atin g   th s o f twar e   S c a l e   D e scri p t i o n   1   V e r y   b a s i c   o r   l i m i t e d   so f t w a r e   2   B a si c   o r   s i mp l e   so f t w a r e   3   I n t e r med i a t e   o r   s t a n d a r d   4   A d v a n c e d   o r   P o w e r f u l   so f t w a r e   5   V e r y   a d v a n c e d   o r   e x t r e m e l y   p o w e r f u l   so f t w a r e   Evaluation Warning : The document was created with Spire.PDF for Python.