İçerik bazlı medya takip ve haber tavsiye sistemi
Content based media tracking and news recommendation system
- Tez No: 392758
- Danışmanlar: PROF. DR. İLYAS ÇİÇEKLİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 83
Özet
İnternetin hayatımıza yoğun bir şekilde girmesiyle birlikte yapısal olmayan verilerin özellikle metinsel verilerin miktarı çok fazla artmıştır. Kullanıcıların bu verilere erişim noktasının internet kaynakları olduğunu düşünürsek, bu kaynakların güvenilirliği, doğruluğu gibi konular da ön plana çıkmaktadır. Kaynakların çokluğunun yanında farklı kaynaklarda benzer içeriklerle bulunduğunu da göz önünde bulundurursak, bu kaynaklar arasından kısa zamanda sadece ihtiyaç duyulan metinin okunması son derece zor olmaktadır. Erişilen kaynağın da geçekten ihtiyaç duyulan bilgiye barındırıyor olması ve bunun kullanıcı gözüyle teyit ediliyor olması gerekmektedir. Tavsiye sistemleri bu anda devreye girerek kullanıcıların farklı özelliklerini göz önünde bulundurarak erişilen içerik ile kullanıcı arasında ilişki kurmakta ve içeriği belirli kriterlere göre değerlendirerek, içerik kullanıcıya özgü ise kullanıcıya tavsiye etmektedir. Tavsiye sistemleri ilk kullanılmaya başladığında basit anlamda içerik filtreleme özellikleri kullanılmaktaydı fakat günümüz itibarıyla bu sistemler çok daha karmaşık hesaplamalar ve algoritmalar kullanarak kullanıcıların birçok özellikleri ile veri arasında ilişki kurmaya çalışmaktadır. Bu da tavsiye sistemlerinin karar destek sistemleri olarak kullanılması haline dönüşmesini sağlamıştır. Bu tez metin halinde bulunan haber kaynaklarından verilerin elde edilmesi, verinin sınıflandırılması, özetlenmesi ve haberlerin kullanıcının özellikleri ile ilişkilendirerek tavsiye etmeyi amaçlamıştır. Tavsiye sistemleri tavsiye ederken başlıca üç metot olan içerik-bazlı filtreleme, işbirlikçi filtreleme ve karma filtrelemeyi kullanmaktadır. Bizim sistemimizde içerik-bazlı filtreleme kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
With the increasing use of Internet in our life, amount of unstructured data, and particularly amount of textual data, has increased dramatically. Thinking that the access point of users to this data is Internet, reliability and accuracy of these resources stands out as a concern. Besides multitude of resources, most resources have similar content and it is quite challenging to read only the needed news among these resources in a short time. It is also needed that accessed resource really includes the required information and that it is confirmed by the user. Recommender systems assess different characteristics of the users and correlate the accessed content and user and then evaluate the content according to the specific criteria and recommends to the user. First recommender systems were using simple content filtering features, but current systems use much more complicated calculations and algorithms and try to correlate many characteristics of users and the data. These improvements allowed usage of recommender systems as decision support systems. This thesis aims at getting data from textual news resources, classification of data, summarization, and recommend the news by correlating the news with the characteristics of users. Basically, recommender systems mainly use three methods: content-based filtering, cooperative filtering, and mixed filtering. In our system, content-based filtering is used.
Benzer Tezler
- E-itibar yönetimi: Doğrulama işaretlerinin itibara katkısı
E-reputation management: The contribution of verification badges on reputation
CAN ALPER BALİBEYOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İletişim BilimleriGalatasaray Üniversitesiİletişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HALİME YÜCEL BOURSE
- Between cosmopolitan and national outlook: The BBC world news' coverage of the Syrian refugee crisis
Kozmopolitan ve ulusal bakış arasında: BBC world news'ün Suriyeli mülteci krizini haberleştirmesi
SERGÜL NGUYEN
Doktora
İngilizce
2021
İletişim BilimleriGalatasaray ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İNCİ ÇINARLI
- Selective exposure to online news: A qualitative study of young internet users in istanbul
Internette haberlerden seçimli etkilenme: Istanbul'da yaşayan genç internet kullanıcıları ile niteliksel bir çalışma
BURAK AK
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Siyasal BilimlerBoğaziçi ÜniversitesiAtatürk İlkeleri ve İnkılap Tarihi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BERNA YAZICI
- Dijitalleşme bağlamında yeni medya ve seçmen davranışı ilişkisi: 23 Haziran 2019 yerel seçimleri Küçükçekmece ve Bağcılar örnekleri
New media and voter behavior relationship in the context of digitalization: 23 June 2019 local elections examples of Küçükçekmece and Bağcılar districts
NECMETTİN MUTLU
Doktora
Türkçe
2020
Siyasal Bilimlerİstanbul Gelişim ÜniversitesiSiyaset Bilimi ve Uluslararası İlişkiler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NAİL ÖZTAŞ
- Yankı odası kuramı çerçevesinde Türk yazılı basınında Suriyeliler
Syrians in Turkish written media within the framework of echo chamber theory
ÖZGE ÇAKMAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
SosyolojiAnkara Yıldırım Beyazıt ÜniversitesiSosyoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMRAH AKBAŞ