Web usage mining and recommendation with semantic information
Anlamsal bilgiler ile web kullanım madenciliği ve önerim
- Tez No: 238629
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. PINAR ŞENKUL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- 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: 150
Özet
Web kullanım madenciliği Web site geliştirme ile ilgili iş alanlarında oldukça popüler olmuştur. Web kullanım madenciliği, Web sunuculurının tuttuğu ziyaret kayıtlarından, ziyaretçilerin sıkça yaptığı sayfa gezme örneklerini Web sayfası adresi biçiminde bulma işlemidir ve bulunan bu desenler bir çok alanda kullanılmaktadır. Web içeriklerinin anlamsal bilgileri genellikle Web kullanım madenciliğinde kullanılmamaktadır. Bu tezde, anlamsal bilgileri Web kullanım madenciliğine eklemek için bir çerçeve geliştirilmiştir. Sıkça yapılan sayfa gezme örnekleri, Web sayfa adresi biçimi yerine, anlamsal bilgi örnekleri biçiminde bulunacaktır ve bulunan sonuçlar ziyaretçiye sayfa önerisi yapmak için kullanılacaktır. Bunun yanında yapılan önerilerin başarısını bulmak için bir değerlendirme tekniği geliştirilmiştir. Test sonuçları Web kullanım madenciliğinde Web sayfaları yerine, anlamsal bilgiler kullanıldığında daha kuvvetli ve doğru öneriler yapıldığını göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Web usage mining has become popular in various business areas related with Web site development.InWeb usage mining, the commonly visited navigational paths are extracted in termsof Web page addresses from the Web server visit logs, and the patterns are used in variousapplications. The semantic information of the Web page contents is generally not includedin Web usage mining. In this thesis, a framework for integrating semantic information withWeb usage mining is implemented. The frequent navigational patterns are extracted in theforms of ontology instances instead of Web page addresses and the result is used for makingpage recommendations to the visitor. Moreover, an evaluation mechanism is implemented tofind the success of the recommendation. Test results proved that stronger and more accuraterecommendations are obtained by including semantic information in the Web usage mininginstead of using on visited Web page addresses.
Benzer Tezler
- Using ontology based web usage mining and object clustering for recommendation
Varlıkbılım temelli ağ kullanım madenciliği kullanarak sayfa tavsiyesi
HAKAN YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. PINAR ŞENKUL
- Web öneri sistemlerinde anlamsal web madenciliğinin uygulanması
Semantic web mining on web recommender systems
GÖKSEL ORAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ŞULE GÜNDÜZ ÖĞÜDÜCÜ
- Veri analitiğinin ekonomik etkileri: İnternet yayıncılığında metin tabanlı öneri motoru örneği
Economic effects of data analytics: Text based recommendation engine example in internet publishing
AHMET TEZCAN TEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEDİME LERZAN ÖZKALE
DOÇ. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ
- Öneri sistemleri ile web sitesi performansının artırılması:Uygulamalar ve yeni bir yaklaşım
Enhancing website performance with recommender systems: Applications and a new approach
CAN BİLGİÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UMUT ASAN
- Adopting several models to alleviate sparsity and cold-start problems using data mining techniques for recommendation systems
Tavsiye sistemi için veri madenciliği tekniklerini kullanarak veri seyrekliğini ve soğuk başlatma sorunlarını hafifletmek için çeşitli modeller
ALI MOHSIN AHMED AL-SABAAWI
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAksaray ÜniversitesiElektrik-Elektronik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF ERKAN YENİCE
DOÇ. DR. HACER KARACAN