Web öneri sistemlerinde anlamsal web madenciliğinin uygulanması
Semantic web mining on web recommender systems
- Tez No: 252053
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ŞULE GÜNDÜZ ÖĞÜDÜCÜ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Bu çalışmada, web öneri sistemlerine web kullanım madenciliği çalışmalarına anlamsal web teknolojisi kullanılarak, web içerik madenciliği sonuçlarının da eklenmesi planlanmıştır. Bu açıdan web alanlarına ait ontoloji oluşturulmakta ve web sayfaların oluşturulan ontolojiye yansıtılması işlemi yapılmaktadır. Sonrasında; oluşturulan ontolojiyle kullanıcı oturum bilgileri bir araya getirilerek iki fazlı bir öneri sistemi oluşturulmuştur. İlk fazda, sayfa bazında oluşturulan oturum bilgileri ontolojideki her sayfa karşılık gelen sınıf bilgisine dönüştürülerek sınıfsal bir gösterilim oluşturulur. Bu gösterilim üzerinden bir sonraki olası geçim sınıfları tahmin eden sınıf önerisi üreten model oluşturulmaktadır. İkinci aşamadaysa; sadece bu tahmin edilen sınıflara ait sayfalar üzerinden bir sonraki olası geçim sayfalarını üreten anlamsal öneri modeli oluşturulmaktadır. Önerdiğimiz yöntemlere ait sonuçlarda doğruluk, vuru sayısı, kısa yol kazancı, örtme yüzdesi gibi metrikler kullanılmıştır. İki farklı veri kümesi üzerinden sonuçlara baktığımızda; sınıf bazlı öneri sistemi, bir sonraki sayfaya ait sınıfın belirlenmesinde etkili sonuçlar üretirken, anlamsal öneri modelinden daha iyi bir başarım elde edilemese de kısa yol kazancı ve öneri oluşturma hızı açısından olumlu sonuçlar elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis work, we intend to use semantic web technology to add web content mining results into web usage mining works in web recommendation systems. For this purpose, we build up an ontology for the web domain and map each page into it. Laterly, we purpose two phase recommendation system using ontology structure weighted with session data. In the first phase, page based sessions are transformed into class based sessions by matching each page with mapped ontology concept. With this session representation, a class based recommender is generated recommending probable next page member concept. In the second phase, a semantic recommender is generated using only pages that are member of the recommended class in the first phase. We evaluate our recommender model using four different metrics, namely accuracy, hit-ratio, shortcut gain, coverage ratio. Due to the results measured from two different datasets, class based recommender produce effective results. But on the other hand, our semantic recommender can not produce better recommendation. However, it produced better shortcut gains pointing to a better caching strategy.
Benzer Tezler
- Automated semantic tagging of text documents
Metin belgelerinin otomatik olarak anlamsal etiketlenmesi
MURAT KALENDER
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. SUZAN ÜSKÜDARLI
- Water distribution system for smart cities
Akıllı şehirler için su dağıtım sistemi
VAHDEDDİN ASLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CANER GÜNEY
- Ontology based Recommendation System in e-learning for Turkish
Türkçe için e-öğrenme ortamlarında Ontoloji tabanlı Öneri Sistemi
MEHMET MİLLİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM AKTAŞ
- Anlamsal web üzerinde çoklu etmen tabanlı öneri sistemi
Multi-agent based recommendation system over semantic web
ZEHRA GÜL ÇABUK
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ DİKENELLİ
- Anlamsal sosyal ağa dayalı e-öğrenme içeriklerinin değerlendirilmesi ve kalite değerlerinin ölçülmesi
Evaluation of e-learning contents based on semantic social network and measurement of their quality values
MEHMET ALİ BİLİCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VECDİ AYTAÇ