Probabilistic latent semantic analysis based framework for hybrid social recommender systems
Melez sosyal tavsiye sistemleri için olasılıksal saklı anlam analizi tabanlı bir çatı
- Tez No: 269530
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FERDA NUR ALPASLAN, DOÇ. DR. NİHAN KESİM ÇİÇEKLİ
- 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: 91
Özet
Günümüzde kişiselleştirilmiş tavsiye probleminin çözümüne yönelik olarak kullanıcılar tarafından etiketlenen internet siteleri, kullanıcı etkileşim günceleri, çevrimiçi kullanıcı toplulukları gibi değerli bilgi kaynakları bulunmaktadır. Literatürde, melez sosyal tavsiye sistemleri, kullanıcı ile ilgili bilgi kaynaklarının bir arada kullanımı ile kullanım verisi seyrekliğini düşürmek üzere önerilmektedir. Bu tez kapsamında, melez sosyal tavsiye problemi için çatı olarak, sağlam istatistiksel temel sağlayan olasılıksal saklı anlam analizi yöntemi kullanılır. Farklı veri melezleştirme yaklaşımları üzerinden deneyler hazırlanmıştır. Bu esnek olasılıksal model üzerinde ağ düzenleme ve model harmanlama yaklaşımları sosyal güven ağının kolektif filtreleme sürecinde kullanımı için önerilmiştir. Deneylerde, önerilen yöntemler başarılı bir şekilde temel seviye yöntemlerden daha yüksek başarı göstermiştir. Araştırma sonucunda, önerilen yöntemlerin oy ve sosyal güven ağı verilerini teoriye uygun olarak bir arada modellediği gösterilmiştir.
Özet (Çeviri)
Today, there are user annotated internet sites, user interaction logs, online user communities which are valuable sources of information concerning the personalized recommendation problem. In the literature, hybrid social recommender systems have been proposed to reduce the sparsity of the usage data by integrating the user related information sources together. In this thesis, a method based on probabilistic latent semantic analysis is used as a framework for a hybrid social recommendation system. Different data hybridization approaches on probabilistic latent semantic analysis are experimented. Based on this flexible probabilistic model, network regularization and model blending approaches are applied on probabilistic latent semantic analysis model as a solution for social trust network usage throughout the collaborative filtering process. The proposed model has outperformed the baseline methods in our experiments. As a result of the research, it is shown that the proposed methods successfully model the rating and social trust data together in a theoretically principled way.
Benzer Tezler
- Genomik veri tabanlarında metin tabanlı deney geri getirimi
Text-based experiment retrieval in genomic databases
SELEN BAŞAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBaşkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ DUYGU DEDE ŞENER
- Yeni nesil yazılım geliştirme eğilimlerine yönelik uzman bilgi ve becerilerinin olasılıksal konu modelleme yordamıyla belirlenmesi
Determination of expertise knowledge and skills related to new generation software development trends using probabilistic topic modeling process
FATİH GÜRCAN
Doktora
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKaradeniz Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEMAL KÖSE
- Topic model based recommendation systems for retailers
Satıcılar için konu modelleme yöntemine dayalı öneri sistemi
RİMA TÜRKER
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖNENÇ ERCAN
- Scene classification using spatial pyramid of latent topics
Gizli temalardan uzaysal piramit oluşturularak sahne sınıflandırılması
EMRAH ERGÜL
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDeniz Harp Okulu KomutanlığıBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NAFİZ ARICA