Film öneri sistemleri için hibrit bir yöntem geliştirilmesi
A new hybrid approach for movie recommender systems
- Tez No: 342701
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. HASAN BULUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 106
Özet
Öneri sistemleri ilk kez ortaya atıldıklarından beri hem endüstri hem de akademik çevrelerce üzerinde çalışılmış; birçok araştırmaya konu olmuş ve hala üzerinde aktif şekilde çalışılan bir alandır. Günümüzde de özellikle internette hizmet veren birçok işletme için vazgeçilmez iş araçları olmuşlardır. Bu tür sistemlerin doğru tahminler üretmesi önem arz etmektedir. Tez kapsamında işbirlikçi filtreleme yönteminin komşuluk seçimi kısmında %k en yakın komşu algoritması sunulmuştur. Ayrıca tahminleme adımında yeni yöntem ve yaklaşımlar geliştirilmiştir. Bu yöntemler literatürde bilinen yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Bu sistemlerin doğruluklarını artırmak için hibrit algoritmalar sıkça uygulanmaktadır. Bu tez kapsamında içerik tabanlı ve işbirlikçi filtreleme teknikleri kullanılarak hibrit bir algoritma geliştirilmiştir. Ortaya atılan algoritmaların başarımı MAE, MSE ve ROC hata ölçüm metrikleri ile ölçülmüştür. Sonuçlar literatürdeki bilinen algoritmalar ile karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar önerilen hibrit yaklaşımın daha iyi sonuç verdiğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Since the first appearance of recommender systems, they have been studied by industry and academia; they have been subject of many studies and are still active research fields. Nowadays they are essential business tools for many businesses applications especially serving on the internet. Producing accurate predictions is important for such systems. In this study a new neighborhood selection algorithm called k percent nearest neighbor is proposed. Also in prediction step some new methods and approaches are developed. These methods are compared with known methods in the literature. Hybrid algorithms are frequently applied in recommender systems to increase the prediction accuracy. In this study a new hybrid algorithm based on collaborative filtering and content based filtering has been developed. The performance of the proposed algorithms has been measured with popular metrics; MAE, MSE and ROC. The results have been compared with the results of some of the well-known algorithms in the literature. Experimental results have shown that the proposed hybrid approach produces more accurate results.
Benzer Tezler
- 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
- Determining e-commerce product recommendation systems utilizing mcdm methods
Çkkv yöntemlerini kullanarak e-ticaret ürün öneri sistemlerinin belirlenmesi
MİNE YAVUZ ŞAFAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUSUF İLKER TOPCU
- Hybrid reciprocal recommendation with advanced feature representations
Gelişmiş özellik gösterimleri ile hibrit çift taraflı öneri sistemleri
EZGİ YILDIRIM
Doktora
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
- 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
- Federated hybrid privacy-preserving movie recommendation system for internet-of-vehicles
Araçlarin internetinde federe hibrit gizlilik korumali film öneri sistemi
MUSA ŞİMŞEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolIşık ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞEGÜL ERMAN TÜYSÜZ