An association rule-based recommendation engine for online dating sites
Arkadaşlık servisleri için veri madenciliği temelli öneri sistemi
- Tez No: 257203
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. BERTAN BADUR, DOÇ. DR. OSMAN DARCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, İşletme, Science and Technology, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Bölümü
- Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 104
Özet
Bu çalışmada Türkiye'den bir arkadaşlık sitesinin veritabanını incelenerek, site üzerinden tanışmış çiftlerin sahip olduğu ortak özellikler araştırılmıştır.Veri Madenciliği araçlarından biri olan ?Association Rule Mining? `ten yararlanılarak, mesajlaşma ve kullanıcı verilerinden bir kural seti türetilmiş; bu kurallar da kullanıcının kendisine en uygun adayları listeleyebileceği bir öneri sisteminin geliştirilmesinde kullanılmıştır.Öneri sisteminin üretilen sonuçların kalitesinde yaptığı artış istatistik araçlarıyla test edilmiş, verilerin anlamlı olduğu sonucuna varılmıştır.
Özet (Çeviri)
In this study, the database of a Turkish online dating site is analyzed to reveal patterns in the personal features of matching couples.By using a functionality of data Mining, the Association Rule mining, a set of rules is extracted from the available messaging and user data. The rules are used for the development of a recommendation engine which is capable to give list of best potential matches to the site user.The performance of the recommendation engine is tested with statistical tools to find whether the increase in the quality of results is significant.
Benzer Tezler
- A context-aware application recommendation system for mobile device users
Mobil cihaz kullanıcıları için bağlam farkındalıklı uygulama öneri sistemi
GAMZE BAYRAM
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALTAN KOÇYİĞİT
- Çok ölçütlü oy değerleri üzerinde en iyi-N öneri sistemi ve şilin atakların etkisi
Top-N recommender system and effect of shilling attack onmulti-criteria rating values
TUĞBA KAYA
Doktora
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CİHAN KALELİ
- Uyarlanabilir e-öğrenme için ontoloji tabanlı bir öneri sistemi
An ontology based recommender system for adaptive e-learning
CEVAT AKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BİROL ÇİLOĞLUGİL
- Bı̇rlı̇ktelı̇k kural çıkarım ı̇le ürün önerı̇ algorı̇tmasının gelı̇ştı̇rmesı̇ ve analı̇zı̇
Development and analysis of product recommendation algorithm withassociation rule mining
NAMATULLAH WAHİDİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırgızistan-Türkiye Manas ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RİTA İSMAİLOVA
- 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