Enhancing accuracy of hybrid recommender systems through adapting the domain trends
Alandaki değişimlere uyum sağlayarak karma tavsiye sistemlerinin doğruluğunun arttırılması
- Tez No: 269022
- Danışmanlar: DR. AYŞENUR BİRTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 87
Özet
Geleneksel karma tavsiye sistemleri, karar verme süreçlerine genel olarak elle oluşturulmuş, sabit tahmin stratejilerini uygularlar. Alan uzmanları bu statik tahmin stratejilerini farklı tekniklerin sabit birleşimiyle0 tasarlar. Ancak insanların zevkleri ve ilgi alanları geçicidir ve zamanla evrilir. Üstelik her alanın kendine özgü karakteristiği, eğilimleri ve kullanıcı davranışları vardır. Son yıllarda yapılan araştırmalar daha çok, çalışma zamanında değişmeyen, statik karmalaştırma yöntemleri üzerine yoğunlaşmıştır. Bu tez çalışmasında, AdaRec olarak adlandırdığımız, kendi tahmin stratejisini çalışma zamanında tahmin tekniklerinin performansına göre değiştirebilen, 'uyarlanabilir karma tavsiye sistemini' anlattık. Bu probleme yönelik geliştirdiğimiz çözüm yaklaşımımızda, uyum sağlayabilen uyum sağlayabilen tahmin stratejilerini kullandık. Veri kümeleri üzerinde yaptığımız deneyler önerdiğimiz sistemin, geleneksel karma sistemlerden daha iyi çalıştığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Traditional hybrid recommender systems typically follow a manually created ? xed predictionstrategy in their decision making process. Experts usually design these static strategies as ? xed combinations of di ? erent techniques. However, people?s tastes and desires are temporary and they gradually evolve. Moreover, each domain has unique characteristics, trends and unique user interests. Recent research has mostly focused on static hybridization schemes which do not change at runtime. In this thesis work, we describe an adaptive hybrid recommender system, called AdaRec that modi ? es its attached prediction strategy at runtime according to the performance of prediction techniques (user feedbacks). Our approach to this problem is to use adaptive prediction strategies. Experiment results with datasets show that our system outperforms naive hybrid recommender.
Benzer Tezler
- Development of novel hybrid rocket internal ballistic configuration for in-space applications
Uzay uygulamaları için özgün hibrit roket iç balistik konfigürasyonu geliştirilmesi
MEHMET KAHRAMAN
Doktora
İngilizce
2022
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM OZKOL
DOÇ. DR. MUSTAFA ARİF KARABEYOĞLU
- Enhancing hybrid visual servo control by probabilistic techniques
Başlık çevirisi yok
ABDUL HAFEZ
Doktora
İngilizce
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOsmania UniversityPROF. DR. DANIŞMAN YOK
- A hybrid feature subset selection method based on GRASP and relief
GRASP ve relief temelli bir hibrit özellik alt kümesi seçimi
BUSE NUR KARATEPE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Mühendislik BilimleriSabancı ÜniversitesiVeri Bilimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KEMAL KILIÇ
- Enhancing the prediction of energy efficiency in buildings using machine learning algorithms
Makine öğrenme algoritmaları ile binalarda enerji verimliliği tahminlemesinin geliştirilmesi
MOHAMMED TAQI MOHAMMED HASAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilim ve TeknolojiBahçeşehir ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SELİN NACAKLI
- Enhancing photovoltaic system performance through NARX-LSTM forecasting and neuro-controller based MPPT techniques
NARX-LSTM tahmın ve nöro-denetleyici temelli MPPT teknikleri vasıtasıyla fotovoltaık sistem performansının artırılması
OUBAH ISMAN OKIEH
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN SERHAT ŞEKER