An ontology-based hybrid recommendation system using semantic similarity measure and feature weighting
Anlamsal benzerlik ölçüsü ve özellik ağırlıklandırmaya dayanan ontoloji tabanlı melez bir tavsiye sistemi
- Tez No: 305059
- 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: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
Tavsiye sistemlerinin görevi kullanıcıların tercihlerine uygun öğeleri tavsiye etmektir. Tavsiye sistemlerinde iki temel yaklaşım, işbirlikçi filtreleme ve içerik tabanlı filtrelemedir. İşbirlikçi filtrelemenin seyreklik, ölçeklenebilirlik, yeni öğe ve yeni kullanıcı gibi bazı önemli sorunları vardır. İşbirlikçi filtrelemenin seyreklik ve yeni öğe sorunlarının üstesinden gelmek için, içerikle desteklenmiş işbirlikçi filtreleme yaklaşımına dayanan bir melez tavsiye sistemi önerilmektedir. Önerilen yaklaşımın içerik tabanlı bölümü, film alanında önceden tanımlanmış ontoloji tabanlı üstveriye ve içerik tabanlı kullanıcı modellerinden türetilen özellik ağırlıklarına dayanan öğeler arasındaki anlamsal benzerliklerden faydalanmaktadır. Öğeler arasındaki anlamsal benzerlikler ve işbirlikçi tabanlı kullanıcı modelleri kullanılarak tavsiyeler üretilir. Değerlendirme aşamasının sonuçları, önerilen yaklaşımın tavsiyelerin kalitesini arttırdığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
The task of the recommendation systems is to recommend items that are relevant to the preferences of users. Two main approaches in recommendation systems are collaborative filtering and content-based filtering. Collaborative filtering systems have some major problems such as sparsity, scalability, new item and new user problems. In this thesis, a hybrid recommendation system that is based on content-boosted collaborative filtering approach is proposed in order to overcome sparsity and new item problems of collaborative filtering. The content-based part of the proposed approach exploits semantic similarities between items based on a priori defined ontology-based metadata in movie domain and derived feature-weights from content-based user models. Using the semantic similarities between items and collaborative-based user models, recommendations are generated. The results of the evaluation phase show that the proposed approach improves the quality of recommendations.
Benzer Tezler
- Uyarlanabilir e-öğrenme için ontoloji tabanlı bir öneri sistemi
An ontology based recommender system for adaptive e-learning
CEVAT AKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BİROL ÇİLOĞLUGİL
- Dijital asistanlar için melez sınıflandırıcı: ontoloji tabanlı çoklu alanlı niyet havuzu yöntemi
Hybrid classifier for digital assistants: ontology-based multi-domain intent pooling method
ENES BULUT
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MURAT OSMAN ÜNALIR
- Ontoloji boyut indirgemeli derin öğrenme yaklaşımı: Yapısal olmayan dokümanların sınıflandırılması üzerine bir uygulama
Deep learning approach with ontology based dimension reduction: An application on classification of unstructured documents
İLKAY YELMEN
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ GÜNEŞ
- Anlamsal web için kural tabanlı bir melez çıkarsama yöntemi
A hybrid rule based reasoning algorithm for semantic web
ÖVÜNÇ ÖZTÜRK
Doktora
Türkçe
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MURAT OSMAN ÜNALIR
- Developing a method and tool for hybrid data based access framework
Melez veri tabanlı erişim çerçevesi için bir yöntem ve aracın geliştirilmesi
NURİYE YASEMİN ALPARSLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYaşar ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT KOMESLİ