Openmore: A content-based movie recommendation system
Openmore: İçerik bazlı film tavsiye sistemi
- Tez No: 177286
- Danışmanlar: DR. AYŞENUR BİRTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Web ortamındaki hızlı büyüme, bilgi yükü problemini artan bir hızla ciddi bir sorun haline getirmektedir. Kullanıcılar genelde internetten erişebildikleri çok büyük miktarlardaki bilgi karşısında şaşırmakta ve kendi ihtiyaçlarını karşılayacak en uygun bilgiyi bulabilme sorunuyla karşı karşıya kalmaktadırlar. Tavsiye sistemlerinin, bu probleme önemli bir çözüm yaklaşımı olduğu kanıtlanmıştır. Bu tez çalışmasında, temeli içerik bazlı filtreleme tekniğine dayanan, OPENMORE film tavsiye sistemi sunulmaktadır. Bu çalışmanın ayırt edici özellikleri, kullanıcı ve öğe profillerini oluşturmada ve değiştirmede kullanılan yöntem ve kullanıcı profillerinin iyileştirilmesinde kullanılan optimizasyon tekniklerinde yatmaktadır. Önerilen sistem, film içerik bilgilerini farklı boyut kümelerinin özellikleri olarak düzenlemekte, her özelliğe filmlerden bağımsız olarak sabit bir özellik ağırlığı atamaktadır. Bu özellik ağırlıkları ve kullanıcı geribildirimleri, kullanıcı profilini oluşturmakta kullanılmaktadır ve oluşturulan profiller kullanılan optimizasyonlarla iyileştirilmektedir. Kullanıcılar profillerini görebilmekte, güncelleyebilmekte ve pozitif ve negatif geribildirimlerini film özellikleri bazında birden fazla durum önceliği olarak düzenleyebilmektedirler.
Özet (Çeviri)
The tremendous growth of Web has made information overload problem increasingly serious. Users are often confused by huge amount of information available on the internet and they are faced with the problem of finding the most relevant information that meets their needs. Recommender systems have proven to be an important solution approach to this problem. This thesis will present OPENMORE, a movie recommendation system, which is primarily based on content-based filtering technique. The distinctive point of this study lies in the methodology used to construct and update user and item profiles and the optimizations used to fine-tune the constructed user models. The proposed system arranges movie content data as features of a set of dimension slots, where each feature is assigned a stable feature weight regardless of individual movies. These feature weights and the explicit feedbacks provided by the user are then used to construct the user profile, which is fine-tuned through a set of optimization mechanisms. Users are enabled to view their profile, update them and create multiple contexts where they can provide negative and positive feedback for the movies on the feature level.
Benzer Tezler
- Teori ve pratikte supranational Avrupa Topluluk Hukuku (yapısal ve operasyonel bir çalışma)
Başlık çevirisi yok
İRFAN PAÇACI
- Müşteri analitiği ve öneri sistemleri uygulaması
Customer analytics and recommender systems application
ÖZGE ELMAS
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Exploring design based learning activities in 2nd grade science classrooms
2. sınıf bilim sınıflarında tasarım tabanlı öğrenme aktivitelerinin keşfedilmesi
ÖZLEM YAPRAK BOSTANCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEğitim Programları ve Öğretim Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ELİF ÖZTÜRK
- Kombine taşımacılık ve Türkiye uygulamaları
Combined transport and practices in Turkey
BUKET FULSER
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. NURBANU ÇALIŞKAN
- Akıllı hareketlilik ve engelsiz erişimde yön bulma teknolojileri: Bir veri modeli önerisi
Wayfinding in smart mobility and barrier-free access: A data model proposal
ÇİĞDEM AKDEMİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiKentsel Tasarım Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE AYATAÇ