A graph based collaborative and context aware recommendation system for TV programs
Televizyon programları için çizge tabanlı işbirlikçi ve bağlam duyarlı öneri sistemi
- Tez No: 385058
- Danışmanlar: PROF. DR. FEHİME NİHAN ÇİÇEKLİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 94
Özet
Artan televizyon programı sayısı ve televizyon yayını ve internetin akıllı televizyonlar ile entegre edilmesiyle birlikte, televizyon izleyicileri mevcut programlar içinde en çekici televizyon programlarını seçmekte zorlanmaktadır. Televizyon izleyicilerinin kararları genelde programların yayın zamanı, türü, aktörleri ve yönetmeni gibi bağlamsal ögeler tarafından etkilenir. Bu tez, televizyon programları için çizge tabanlı işbirlikçi ve bağlam duyarlı bir öneri sistemini sunar. Önerilen çizge tabanlı algoritma, üç kısımlı bir çizge üzerinde yapılan rastlantısal yürüyüşler yapılması temeli üzerine kurulmuştur. Çizge, verilen bağlam ile alakalı olmayan programların bağlama duyarlı olarak önceden filtrelenmesi ile inşa edilir. Çizge tabanlı işbirlikçi algoritma tarafından üretilen öneri listesi ek bağlamsal değerler kullanılarak yeniden düzenlenir. Bu sayede, önerilen öneri sistemi hem bağlamsal ön filtreleme hem de bağlamsal geri filtrelemeyi daha etkili öneriler üretmek için kullanır. Bağlam değişkenlerinin etkinliğini ölçmek amacıyla, değerlendirme ölçütleri hem bağlama duyarlı hem de bağlama duyarsız yöntemler üzerinde uygulandı. Ayrıca, çizge tabanlı işbirlikçi algoritmada kullanılan parametrelerin öneri sisteminin başarısına etkisi test edildi. Sonuçlar bağlamın televizyon programları için daha iyi öneriler üretilmesini sağladığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
With the increasing amount of TV programs and the integration of broadcasting and the Internet with smart TV's, users suffer the difficulty of selecting the most appealing TV programs among various different programs available. User decisions are mostly affected by the contextual properties of programs such as the time of day, genre, actors and directors of program. This thesis proposes the design, development and evaluation of a graph based context-aware collaborative recommender system for TV programs. The proposed graph based algorithm is based on random walks performed on a tri-partite graph. The graph is constructed by using context aware pre-filtering in order to filter out programs which are irrelevant in the given context. The recommendation list generated by the graph based collaborative algorithm is updated by re-ranking the recommended items according to additional contextual variables. Thus, the proposed recommender system exploits both contextual pre-filtering and post-filtering to produce more effective recommendations. In order to measure the effectiveness of the context variables, we have implemented evaluation metrics on both context-free and contextual graph based methods. We have also tested the effects of parameters used in the graph based collaborative algorithm to the success of the recommender. The results indicate that context can provide better recommendations for TV programs.
Benzer Tezler
- Enhancing cross-market recommendation system using graph isomorphism networks
Çizge izomorfizm ağları kullanarak çapraz pazar tavsiye sistemi geliştirme
SÜMEYYE ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
DR. RESUL TUGAY
- Developing recommendation techniques for location based social networks using random walk
Konum tabanlı sosyal ağlar için rastgele yürüyüş yöntemi kullanarak önerme teknikleri geliştirme
HAKAN BAĞCI
Doktora
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. PINAR KARAGÖZ
- Sınıf öğretmenlerinin sosyal bilgiler dersi öğretim programındaki becerilere ilişkin görüşleri
Elementary school teachers' opinions on the skills in the social study curriculum
BURCU GÜRPINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimErzincan Binali Yıldırım ÜniversitesiTemel Eğitim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞÜKRAN CALP
- A graph neural network model with adaptive weights for session-based recommendation systems
Oturum tabanlı öneri sistemleri için uyarlanabilir ağırlıklara sahip bir çizge sinir ağı modeli
BEGÜM ÖZBAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
DR. RESUL TUGAY
- A graph-based core model and a hybrid recommender system for TV users
Çizge tabanlı bir öz model ve TV kullanıcıları için melez öneri sistemi
ARDA TAŞCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FEHİME NİHAN ÇİÇEKLİ