A hybrid movie recommender using dynamic fuzzy clustering
İçerikle desteklenmiş kooperatif filtreleme algoritmasına dayalı melez ve dinamik bir öneri sistemi
- Tez No: 269588
- Danışmanlar: DR. AYŞENUR BİRTÜRK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: hybrid recommender system, content-based systems, collaborative lteringsystems, fuzzy clustering
- Yıl: 2010
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
Özet yok.
Özet (Çeviri)
Recommender systems are information retrieval tools helping users in their informationseeking tasks and guiding them in a large space of possible options. Many hybridrecommender systems are proposed so far to overcome shortcomings born of purecontent-based (PCB) and pure collaborative ltering (PCF) systems. Most studies onrecommender systems aim to improve the accuracy and eciency of predictions. Inthis thesis, we propose an online hybrid recommender strategy (CBCFdfc) based oncontent boosted collaborative ltering algorithm which aims to improve the predictionaccuracy and eciency. CBCFdfc combines content-based and collaborative characteristicsto solve problems like sparsity, new item and over-specialization. CBCFdfc usesfuzzy clustering to keep a certain level of prediction accuracy while decreasing onlineprediction time. We compare CBCFdfc with PCB and PCF according to predictionaccuracy metrics, and with CBCFonl (online CBCF without clustering) according toonline recommendation time. Test results showed that CBCFdfc performs better thanother approaches in most cases. We, also, evaluate the eect of user-specied parametersto the prediction accuracy and eciency. According to test results, we determineoptimal values for these parameters. In addition to experiments made on simulateddata, we also perform a user study and evaluate opinions of users about recommendedmovies. The results that are obtained in user evaluation are satisfactory. As a result,the proposed system can be regarded as an accurate and ecient hybrid online movierecommender.
Benzer Tezler
- Enerji verimliliği uygulamalarında adaptif yol aydınlatmaları
Adaptive road lighting in energy efficiency applications
İSA ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERMİN ONAYGİL
- An improved hybrid movie recommendation system based on content-based and collaborative filtering using co-clustering algorithm
Ortak kümeleme algoritmasını kullanan içerik tabanlı ve işbirliğine dayalı filtrelemeye dayalı iyileştirilmiş bir hibrit film öneri sistemi
YOUSIF TAREQ SALIH SALIH
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Constructing a recommendation system based on movie reviews
Film incelemelerine dayalı bir öneri sistemi oluşturma
MUHAMMET AYKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
MatematikYıldız Teknik Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ERHAN ÇENE
- Recommender system for employee attrition prediction and movie suggestion
Çalışan yıpranması tahmini ve film tavsiyesi için öneri sistemi
FATMA ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAbdullah Gül ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEHBİ ÇAĞRI GÜNGÖR
DR. MUSTAFA COŞKUN
- Hibrit film öneri sistemi
Hybrid movie recommendation system
MAHİYE ULUYAĞMUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEHRA ÇATALTEPE