Developing recommendation techniques for location based social networks using random walk
Konum tabanlı sosyal ağlar için rastgele yürüyüş yöntemi kullanarak önerme teknikleri geliştirme
- Tez No: 416527
- Danışmanlar: DOÇ. DR. PINAR KARAGÖZ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 126
Özet
Konum tabanlı sosyal ağlar kullanıcıların şu anda bulunduğu konumu kaydetmesine ve diğer kullanıcılarla paylaşmasına olanak sağlar. Birikmiş olan konum kayıt bilgileri kullanıcıların yararına kullanılarak kişiselleştirilmiş öneriler yapılabilir. Bu tezde konum tabanlı sosyal ağlar için üç farklı önerme algoritması sunuyoruz. Bu algoritmalar rastgele yürüyüş yaklaşımı tabanlı bağlam farkında konum (CLoRW), aktivite (RWCAR) ve arkadaş (RWCFR) önerme algoritmalarıdır. Bütün bu algoritmalar kişiselleştirilmiş öneriler yapabilmek için kullanıcının mevcut şartlarını (mevcut sosyal bağlantıları, kişisel tercihleri ve mevcut konumu) dikkate almaktadır. Kullanıcı, konum ve aktiviteleri içeren konum tabanlı sosyal ağ verilerini ifade edebilmek için yönsüz ağırlıksız bir çizge modeli öneriyoruz. Bu konum tabanlı sosyal ağ modeline dayanarak kullanıcının şu anki bağlamına göre her bir algoritma için bir çizge oluşturuyoruz. Öneri skorlarını tahmin etmek için bu çizge üzerinde tekrar başlamalı rastgele yürüyüş yaklaşımı kullanılmaktadır. Öneri skorları sıralandıktan sonra kullanıcı, konum ve aktivite listeleri kullanıcılara önerilir. CLoRW algoritmasını popülerlik tabanlı, arkadaşlık tabanlı ve uzmanlık tabanlı, işbirlikçi filtreleme yaklaşımı ve literatürdeki benzer bir algoritma ile kıyasladık. Sonuçlara göre, konum önerme algoritmamız tüm test senaryolarında bu yaklaşımlardan daha iyi performans göstermiştir. Ayrıca RWCAR ve RWCFR algoritmalarını da popülerlik tabanlı, arkadaşlık tabanlı ve uzmanlık tabanlı referans yaklaşımlarla kıyasladık. Tüm testlerde RWCAR ve RWCFR referans yaklaşımlardan daha iyi performans göstermiştir. Bu sonuçlar açıkça göstermektedir ki rastgele yürüyüş tabanlı bağlam farkında önerme yaklaşımı, konum tabanlı sosyal ağlarda konum, aktivite ve arkadaş önermek için iyi bir adaydır.
Özet (Çeviri)
The location-based social networks (LBSN) enable users to check-in their current location and share it with other users. The accumulated check-in data can be employed for the benefit of users by providing personalized recommendations. In this thesis, we propose three recommendation algorithms for location-based social networks. These are random walk based context-aware location (CLoRW), activity (RWCAR) and friend (RWCFR) recommendation algorithms. All the algorithms consider the current context (i.e. current social relations, personal preferences and current location) of the user to provide personalized recommendations. We propose an undirected unweighted graph model for representing LBSN data that contains users, locations and activities. We build a graph according to the current context of the user for each algorithm depending on this LBSN model. A random walk with restart approach is employed on this graph to predict the recommendation scores. Lists of users, locations and activities are recommended to users after ordering the nodes according to estimated scores. We compare CLoRW with popularity-based, friend-based and expert-based baselines, collaborative filtering approach and a similar work in the literature. According to results, our location recommendation algorithm outperforms these approaches in all of the test cases. Moreover, we also compare RWCAR and RWCFR algorithms with respective popularity-based, friend-based and expert-based baselines. In all of the experiments, RWCAR and RWCFR perform better than the baselines. The results clearly indicate that random walk based context-aware recommendation approach is a good candidate for recommending locations, activities and friends for LBSNs.
Benzer Tezler
- Exploring opinions of corporate instructional designers on their professional development and training needs
Kurumsal öğretim tasarımcılarının mesleki gelişim ve eğitim ihtiyaçları konusundaki görüşlerinin araştırılması
NAZLI GÖKALP
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEğitim Programları ve Öğretimi Ana Bilim Dalı
DR. ELİF ÖZTÜRK
- An uninterrupted urban walk: 3d analysis methods for supporting the design of walkable streets
Kentte kesintisiz bir yürüyüş: Yürünebilir sokakların tasarım desteği için 3b analiz yöntemleri
ELİF ENSARİ SUCUOĞLU
Doktora
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MİNE ÖZKAR KABAKÇIOĞLU
- Yeşilköy, tarihi merkezde (Köyiçi), sosyal, yapısal ve kentsel oluşumun irdelenmesi
Yeşilköy-Köyiçi a study concerning an historical center development of the social and structural
FATMA YILDIRIM
- Analitik hiyerarşi yöntemi ve coğrafi bilgi sistemleri ile alternatif katı atık düzenli depolama alanı yer seçimi: İstanbul ili örneği
Alternative landfill site selection using analytic hierarchy process and geographic information systems: A case study Istanbul
DOĞUŞ GÜLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAHSİN YOMRALIOĞLU