Geri Dön

Using ontology based web usage mining and object clustering for recommendation

Varlıkbılım temelli ağ kullanım madenciliği kullanarak sayfa tavsiyesi

  1. Tez No: 269529
  2. Yazar: HAKAN YILMAZ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. PINAR ŞENKUL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 131

Özet

Günümüzde web üzerinden kitap satışı yapan birçok e-ticaret web sitesi ve internetfilm veritabanları gibi birçok bilgi merkezi web siteleri eski kullanıcılarındavranışlarını baz alarak yeni ziyaretçilerini tavsiyelerle yönlendirmeye gayretetmektedir. Geçmişte kelime-tabanlı yaklaşımlar, işbirlikçi ve içerik tabanlıfiltreleme yöntemleri kullanan tavsiye sistemleri kullanılmıştır. Bu sistemlerinherbirinin kendine has eksileri bulunmaktadır. Kelime tabanlı sistemler içerik vedurumu göz önüne almadığı için naifken, içerik ve işbirliği tabanlı filtrelemeyöntemleri şişirilmiş değerlendirme, ilk içerik, ve ilk oylayan sorunlarıylakarşıyadır. Son zamanlarda ortaya çıkan yöntemler ise varlıkbilim yapılarınıkullanarak sitemleri oluşturan etmenlerin anlamsal ve içeriksel özellikleriüzerinden giden ağ kullanım madenciliğine ağırlık vermektedir. Bu tez nesneler,nesne özellikleri ve nesneler arası bağları kullanan varlıkbilim temelli bir tavsiyesistemi ortaya çıkarmayı amaçlamaktadır. Farklı kullanıcıların veriler üzerindeyaptığı değerlendirmelerden yola çıkmak yerine kullanıcıların geçmişdavranışlarını anlamsal seviyede gruplayarak ortaya davranış gruplarıçıkarılmaktadır. Basit veri gruplaması yerine varlıkbilimsel yöntemler kullanılmasıortaya çıkarılan grupların davranışsal temellere sahip olmasını sağlamaktadır.Böylece yeni kullanıcılar en benzer davranış gruplarına atanarak tavsiyeler bunagöre ortaya çıkarılmaktadır. Kullandığımız tavsiye sistemi bu tezde elde edilenkullanıcı gruplarının geçerliliğini test etmek için kullanılmaktadır. Bu çalışmadavarlık bilim kullanılarak ve kullanılmadan elde edilen sonuçlar karşılaştırılmış vevarlık bilim kullanımının daha iyi sonuçlar elde edilmesine izin verdiğigözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

Many e-commerce web sites such as online book retailers or specializedinformation hubs such as online movie databases make use of recommendationsystems where users are directed to items of interests based on past userinteractions. Keyword-based approaches, collaborative and content filteringtechniques have been tried and used over the years each having their ownshortcomings. While keyword based approaches are naive and do not take contentor context into account collaborative and content filtering techniques suffer frombiased ratings, first item and first-rater problems. Recent approaches try toincorporate underlying semantic properties of data by employing ontology basedusage mining. This thesis aims to design a recommendation system based onontological data where web pages are seen as objects with attributes and relations.Instead of relying on users? content ratings, user sessions are clustered on asemantic level to capture different behavioral groups. Since semantic informationis used for the clustering distance function, each cluster represents a behaviorgroup instead of simpler data groups. New users are then assigned to individualclusters that best represent their behavior and recommendations are generatedaccordingly. In this thesis we use the recommendation results as a means formeasuring the effectiveness of the clusters we have generated. We have comparedthe results obtained using the ontological data and the results obtained withoutusing it and shown that semantic integrating semantic knowledge increases bothprecision and recall.

Benzer Tezler

  1. Web öneri sistemlerinde anlamsal web madenciliğinin uygulanması

    Semantic web mining on web recommender systems

    GÖKSEL ORAL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ŞULE GÜNDÜZ ÖĞÜDÜCÜ

  2. Ontology based Recommendation System in e-learning for Turkish

    Türkçe için e-öğrenme ortamlarında Ontoloji tabanlı Öneri Sistemi

    MEHMET MİLLİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM AKTAŞ

  3. Anlamsal ağ teknolojilerinin gıda işletmelerinde ürün izlenebilirliği için kullanımının araştırılması

    Research of semantic web technologies usage for food product traceability

    ÖZER KAVAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAfyon Kocatepe Üniversitesi

    İnternet ve Bilişim Teknolojileri Yönetimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ERTUĞRUL ERGÜN

    YRD. DOÇ. DR. BİLGE AKDENİZ

  4. Web sayfaları için anlamsal erişim sistemi

    A semantic retrieval system for Web pages

    EBRU SEZER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2006

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ADNAN YAZICI

    PROF.DR. ÜNAL YARIMAĞAN

  5. Kurumsal dosya entegrasyonları için anomali tespit modülü

    Anomaly detection module for enterprise file integrations

    İBRAHİM ÜZÜM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGÜ CAN