Cluster based collaborative filtering with inverted indexing
Evirilmiş dizin yapılı ve topaklama temelli imeceli süzgeçleme
- Tez No: 198555
- Danışmanlar: PROF.DR. ÖZGÜR ULUSOY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 67
Özet
Cağımız toplumları, iletişimi kolaylaştıran büyük ülşekli bilgi ve cağdaş teknolo-jilere sahiptirler. Ancak, bir şahsın cok büyük miktarlardaki verileri tek başınakümeleyip bu verilerden yararlı bilgiler elde etmesi olanaklı değildir. Imecelibilgi sistemleri bir toplumun bilgilerini basit, hızlı ve adil bir şekilde bir arayatoplama cabalarının bütünüdür. Imeceli süzgeşleme, bilgi kaynağının kolaycaayrıştırılamadığı ve geleneksel bilgi süzgeşleme tekniklerinin uygulanmasında zor-luklarla karşılaşıldığı alanlarda başarıyla uygulanmaktadır. Imeceli süzgeşleme,kullanıcılar tarafından oylanan bir madde değerlendirme veri tabanı uzerindecalışmaktadır. Bu yüntemlerin işlemsel karmaşıklıkları tipik ticari uygulamalardamilyonları bulabilecek kullanıcı sayısına doğrusal orantılı olarak artmaktadır. Butür ülşeklenirlik kaygılarını ortadan kaldırmak işin, kullanıcı topaklaması uygu-layan ve topaklanmış ortamlara uydurulmuş belirli evirilmiş dizin yapısında olan(topak atlamalı evirilmiş dizin yapısı da denebilir) verimli imeceli süzgeşlemetekniğini geliştirdik. Bu sistemin üngürücü doğruluğunun topaklama uygu-lanmayan imeceli süzgeşleme algoritmalarıyla aynı ülşekte olmasına rağmenverimliliğinin cok daha iyileştirilmiş olduğunu güsterdik.
Özet (Çeviri)
Collectively, a population contains vast amounts of knowledge and moderncommunication technologies that increase the ease of communication. However,it is not feasible for a single person to aggregate the knowledge of thousandsor millions of data and extract useful information from it. Collaborative infor-mation systems are attempts to harness the knowledge of a population and topresent it in a simple, fast and fair manner. Collaborative filltering has been suc-cessfully used in domains where the information content is not easily parse-ableand traditional information filltering techniques are difficult to apply. Collabora-tive filltering works over a database of ratings for the items which are rated byusers. The computational complexity of these methods grows linearly with thenumber of customers which can reach to several millions in typical commercialapplications. To address the scalability concern, we have developed an efficientcollaborative filltering technique by applying user clustering and using a specifilcinverted index structure (so called cluster-skipping inverted index structure) thatis tailored for clustered environments. We show that the predictive accuracyof the system is comparable with the collaborative filltering algorithms withoutclustering, whereas the efficiency is far more improved.
Benzer Tezler
- Yükseköğretimde öneri sistemlerine dayalı ders seçme modeli
Course selection model based on recommendation systems for higher educaiton
BÜLENT BATMAZ
Doktora
Türkçe
2018
Eğitim ve ÖğretimEskişehir Osmangazi Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEYSEL YILMAZ
- İşbirlikçi filtrelemede kümeleme ve boyut azaltma yaklaşımlarının performanslarının karşılaştırılması
Başlık çevirisi yok
ÖZGE TAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
İstatistikMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NEVİN GÜLER DİNCER
- Derin öğrenme yöntemlerini kullanarak hibrit öneri sistemi geliştirilmesi
Developing a hybrid recommendation system using deep learning methods
HAZAL ÖZGE YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEVCİHAN DURU
- Çapraz e-ticaret pazarlarında hibrit öneri sistemi
Hybrid recommendation system at cross e-commerce markets
EMRE KÖSE
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
- Content based user preference modeling for image recommender systems
Resim önerisi sistemleri için içerik tabanlı kullanıcı tercihleri modelleme
HARUN IŞIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KEMAL EGEMEN ÖZDEN