Geri Dön

Cluster based collaborative filtering with inverted indexing

Evirilmiş dizin yapılı ve topaklama temelli imeceli süzgeçleme

PDF İndir

  1. Tez No: 198555
  2. Yazar: ÖZLEM NURCAN SUBAKAN
  3. Danışmanlar: PROF.DR. ÖZGÜR ULUSOY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2005
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

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

  1. Tez No

    542018

    Yükseköğretimde öneri sistemlerine dayalı ders seçme modeli

    Course selection model based on recommendation systems for higher educaiton

    BÜLENT BATMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İstatistikEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VEYSEL YILMAZ

  2. Tez No

    392844

    Content based user preference modeling for image recommender systems

    Resim önerisi sistemleri için içerik tabanlı kullanıcı tercihleri modelleme

    HARUN IŞIK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. KEMAL EGEMEN ÖZDEN

  3. Tez No

    269529

    Using ontology based web usage mining and object clustering for recommendation

    Varlıkbılım temelli ağ kullanım madenciliği kullanarak sayfa tavsiyesi

    HAKAN YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. PINAR ŞENKUL

  4. Tez No

    779309

    Trend forecast and collection management in apparel retail

    Moda perakende sektöründe trend tahmini ve koleksiyon planlama

    RAMAZAN ARKAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Giyim EndüstrisiKadir Has Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ESRA AĞCA AKTUNÇ

    PROF. DR. AHMET DENİZ YÜCEKAYA

  5. Tez No

    636518

    İşbirlikçi filtrelemede kümeleme ve boyut azaltma yaklaşımlarının performanslarının karşılaştırılması

    Başlık çevirisi yok

    ÖZGE TAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    İstatistikMuğla Sıtkı Koçman Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NEVİN GÜLER DİNCER

Geri Dön