Personalized time-aware outdoor activity recommendation system
Zamana göre kişiselleştirilmiş dış aktivite öneri sistemi
- Tez No: 416642
- Danışmanlar: DOÇ. DR. PINAR KARAGÖZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgi ve Belge Yönetimi, Information and Records Management
- 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: 97
Özet
Yeni nesil iletişim teknolojisi son birkaç yıl içerisinde büyük bir ilerleme ve popülerlik kazanmıştır. Bu alandaki platformlardan biri olan konum-bazlı sosyal ağ, kullanıcılara sunduğu yeni hizmet ve olanaklarla, onların deneyimlerini geliştirerek, çevrelerini ve yeni yerler keşfetmelerini sağlamaktadır. Bu hizmetler arasında, ilgi çekici yer önerisi ve aktivite önerisi kullanıcıların ilgisini çekmektedir, bu da potansiyel bir araştırma alanı ortaya çıkarmaktadır. Bu alanda görülen tüm ilerlemelere rağmen, bu konuda çok az bilimsel çalışma yapılmıştır ve aktivite öneri sisteminin hala geliştirilmesi gerekmektedir. Aktivite öneri sistemini geliştirmek için, bu çalışmada mevcut konum bazlı işbirlikçi filtreleme sistemi geliştirilerek ve farklı görüşler kullanılarak iki farklı yaklaşım tanıtılmıştır. Bunlardan ilki verilerin zamansal özelliği (üzerinde dururken, diğeri ise her bir faaliyeti seçme olasılığını tahmin etmek için aktiviteler arasındaki korelasyonu vurgular. Bu çalışmada, Gowalla ve Foursqaure kombinasyonu ile elde edilen orta ölçekli gerçek veri seti üzerinde bu iki sistemin değerlendirilmesi yapılmıştır. Deneysel sonuçlara baktığımızda, önerilen iki sistemin de temel davranışsal filtreleme sistemine göre çok daha iyi olduğu görülmüştür. Bunlara ek katkı olarak, bu çalışmada konum bazlı tekniklerde geliştirilmiştir
Özet (Çeviri)
The new growing generation of the communication technology has been gaining enormous popularity in the past few years. Location-based social network as one of the platforms in this field, has been providing services and facilities to enhance user experience to explore their surrenders and new places. Among current services, point of interest (POI) recommendation and activity recommendation draws significant attention of users, which makes it a potential field of the study. However, despite of all the developments performed in this field, activity recommendation system still requires further improvements, since only a few related studies concentrated on this topic so far. In order to develop the activity recommendation system, we present two approaches using different ideas by extending existing location-based collaborative filtering (CF) recommendation models. One of them focuses on the temporal feature of the data and the other one emphasizes on the correlation between activities to estimate the probability of selecting each activity. We evaluated our systems on a medium-scale real data set gained by the combination of the Gowalla and Foursqaure. The experimental results confirm that both our proposed methods remarkably outperform the basic CF model. In addition, we study several extensions on the location-based techniques as the minor contributions of this thesis.
Benzer Tezler
- Environment aware location estimation in cellular networks
Hücresel ağlarda ortam-bilinçli konum belirleme
ONUR TÜRKYILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. FATİH ALAGÖZ
- Enabling location aware smartphone applications via mobility profiling
Başlık çevirisi yok
MURAT ALİ BAYİR
Doktora
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolState University of New York at BuffaloBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. MURAT DEMİRBAŞ
- Anlamsal Web teknikleri kullanarak GPS tabanlı bağlam bilinçli mobil uygulama
GPS based context-aware mobile application using semantic Web techniques
OLGUN KARADEMİRCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. M. ALİ AKCAYOL
- Deep learning-based multi-context-aware multi-criteria recommender system
Derin öğrenme tabanli çoklu bağlama duyarli çok kriterli öneri sistemi
IFRA AFZAL
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CİHAN KALELİ
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU YILMAZEL
- Müşteri ilişkileri yönetiminin yaygın bilişim ve ortam duyarlı mobil pazarlama perspektifinden incelenmesi ve bir uygulama
Reassessment of customer relationship management from ubiquitous computing and context-aware mobile marketing perspective and an application
ADNAN VEYSEL ERTEMEL