Geri Dön

Efficient rating estimation by using similarity in multi dimensional check-in data

Çok-boyutlu yer bildirimi verisinde benzerlik kullanarak verimli biçimde değerlendirme tahmini

  1. Tez No: 368836
  2. Yazar: BEHLÜL UÇAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. PINAR KARAGÖZ, PROF. DR. İSMAİL HAKKI TOROSLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2014
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 84

Özet

Son yıllarda konum tabanlı sosyal agların kullanımı onlar üzerinde olusan veri ile birlikte patlama yapmıstır. Bu veri tahminler yapmak üzere islenmek için uygundur. Bu isleme için gerekli olan seylerden birisi kullanılacak yöntemin çok büyük veri setlerine uygun olmasıdır. Bu çalısmada Tekil Deger Ayrısımı bazlı Esgüdümlü Filtreleme sistemlerinin performansını arttıran ve konum tabanlı sosyal aglar üzerinde çalısan çizge tabanlı bir benzerlik hesaplama yöntemi öneriyoruz. Ayrıca degerlendirme tahmini isleminin verimliligini belirgin biçimde arttıran yeni bir tahmin algoritması öneriyoruz. Metotlar birçok kullanıcının yer bildirim verisi üzerinde test edilmis ve sonuçlar çalısmada sunulmustur.

Özet (Çeviri)

The usage coverage of location based social networks have boomed in the last years as well as the amount of data produced in them. This data is suitable for processing in order to make prediction. One of the requirements of this process is that the method used should be suitable for very big data sets. We propose a graph-based similarity calculation method in location-based social networks which improves the rating prediction performance of Singular Value Decomposition based collaborative filtering systems. We also propose a new rating prediction algorithm which increases the efficiency of rating prediction significantly. The methods are tested on check-in data of several users and the results are presented.

Benzer Tezler

  1. Fırçasız doğru akım motorlu tahrik sistemlerinde oniki darbeli sürücü

    Twelve-step drive of brushless dc machines

    LATİF TEZDUYAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. M. EMİN TACER

  2. Coğrafi konum ve sensör verileri ile gözetimsiz sürücü performansı skorlama

    Unsupervised driver performance scoring using geographical position and sensor data

    OZAN FIRAT ÖZGÜL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HARUN TAHA HAYVACI

  3. Bankacılıkta kredi derecelendirme modeli

    Credit rating model in banking

    MURAT CEYLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    BankacılıkMarmara Üniversitesi

    İş Analitiği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENES ERYARSOY

  4. Field testing based model updating of railway bridges

    Demir yolu köprü modelinin test ölçümlerine dayanılarak yenilenmesi

    PAKNOUSH RAHMATİAN DOLAT ABADI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2000

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. ERDOĞAN UZGİDER

  5. WiFi 6 teknolojisinin incelenmesi ve yapay zekaya dayalı yeni bir zamanlama algoritması geliştirilmesi

    Examining WiFi 6 technology and developing a new schedulingalgorithm based on artificial intelligence

    İBRAHİM MASRİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırıkkale Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERDAL ERDAL