Sosyal ağ verisi kullanılarak mobil telefonlar için öneri altyapısı tasarlanması
A recommendation framework for mobile phones based on social network data
- Tez No: 293819
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ŞULE GÜNDÜZ ÖĞÜDÜCÜ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Sosyal ilişkiler, Veri madenciliği, Yapay zeka, Social relations, Data mining, Artificial intelligence
- Yıl: 2010
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Mobil ortam ağları artan veri aktarım hızı ile birlikte haber, reklam, eğitim, alışveriş gibi birçok hizmetin ucuz ve kolay sunulabildiği bir ortam halini almıştır. Hizmet sunmanın kolaylaştığı bu ortamda artan küresel rekabet mobil servis operatörlerinin, bireylere ya da gruplara özel olarak farklılaşan, etkili çözümler üretmesini gerektirmiştir. Tez çalışmasında, öncelikle mobil servis operatörleri için öneri sistemi altyapısı geliştirilmiştir. Geliştirilen altyapı mobil telefon kullanıcılarına istekleri doğrultusunda mekan önerileri üretmek üzere sınanmıştır. Bu altyapı dört aşamadan oluşmaktadır. Birinci aşamada kullanıcı mobil telefon arayüzü ile öneri isteğinde bulunmakta, ikinci aşamada kullanıcının konumu Küresel Yer Belirleme Sistemi (GPS) ile belirlenmekte, üçüncü aşamada içerik filtreleme, işbirlikçi filtreleme ve sosyal ağ analizi yöntemleri kullanılarak mekan önerileri üretilmekte, son aşamada ise kullanıcılara önerilen mekanlar çeşitli interaktif kanallar kullanılarak sunulmaktadır. Geliştirilen altyapı mimarisinin kullanımını modellemek için mobil telefon simülatörü tasarlanmış ve kullanıcılara mobil telefon arayüzü aracılığı ile mekan önerileri sunulmuştur. Öneri sisteminin kullandığı sosyal ağ verisi ülkemizde hizmet veren bir Mobil Servis Operatöründen elde edilmiş kişilerin gerçek konuşma verisinden oluşan veri kümesidir. Önerdiğimiz yöntemin doğruluğu Kesinlik, Anma, F-Ölçütü gibi metriklerle ortaya konmuştur. Sonuçlara baktığımızda; sosyal ağ verisi kullanan öneri sistemi, kullanıcılara sunduğu mekan önerilerinde doğru sonuçlar üretmektedir. Elde edilen sonuç, birbirleriyle sık konuşan insanların benzer mekanlara gitme eğilimi gösterdiğini ve sık konuştuğu insanların gittiği mekanlarla ilgili önerileri alma eğiliminde olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
With increasing data transfer rates of mobile media network, services such as news, advertising, education, shopping has become very cheap and easy to provide. Due to the increasing global competition caused by easy serving utilities of mobile media network, a distinctive, effective solutions for individuals and groups have to be produced. In thesis, firstly a mobile recommendation system framework is developed for mobile service operators. This framework is tested to recommend places for mobile telephone users according to their preferences. This framework consists of four stages. In the first stage, the user requests for recommendation using mobile phone interface. Then at the second step, the user's location is determined by GPS. Using content and collaborative filtering with social network analysis methods, place recommendations are produced in the third stage. In last step, the recommended places are returned using various mobile interactive channels. To model this recommendation framework architecture, a mobile phone simulator is designed and generated place recommendations are presented through a mobile phone interface. The social network data, which consists of real call data of users, are obtained from a mobile service operator in our country. The validity of the proposed method is measured in various metrics such as Precision, Recall and F-Measure. The results show that, the proposed system using social network data provides accurate results in place recommendations. The obtained results showed that people talking with each other tend to go similar places often and also tend to get information about the places where their friends visit.
Benzer Tezler
- Community event prediction in evolving social networks
Dinamik sosyal ağlarda topluluk olay öngörüsü
NAGEHAN İLHAN
Doktora
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
- Mobil telefon kullanımına bağlı oluşan 900-1800 mhz radyo frekans dalgalarının meydana getirdiği elektromanyetik alanın iliak kanat kemik mineral yoğunluğuna etkisi
The effect of electromagnetic fields on bone mineral density of iliac bone produced by 900-1800 mhz radio frequency waves dependent on cellular phone usage
BEŞİR ANDAÇ AKSOY
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2006
Ortopedi ve TravmatolojiSüleyman Demirel ÜniversitesiOrtopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
PROF.DR. NEVRES HÜRRİYET AYDOĞAN
- Porosity generation and optimization of silicon-based anodes for high energy density lithium ion batteries
Yüksek enerji yoğunluklu lityum iyon bataryalar için silisyum bazlı anotlarda gözenek geliştirilmesi ve optimizasyonu
NESLİHAN YUCA
Doktora
İngilizce
2017
Enerjiİstanbul Teknik ÜniversitesiEnerji Bilimi ve Teknolojileri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜNER ÇOLAK
- Konum tabanlı sosyal ağlarda konum tahmini
Location prediction in location-based social networks
MÜCAHİT BAYDAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SONGÜL ALBAYRAK
- Kelime kullanım oranları ve kullanıcı istatistikleri kullanılarak Türkçe Twitter verisi üzerinde duygu analizi
Sentiment analysis on Turkish Twitter data using term usage rates and user statistics
CEM GÜMÜŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDoğuş ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELİM AKYOKUŞ