Ontology based Recommendation System in e-learning for Turkish
Türkçe için e-öğrenme ortamlarında Ontoloji tabanlı Öneri Sistemi
- Tez No: 427988
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM AKTAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 110
Özet
Günümüzde internet kullanımın hızla gelişmesi, kullanıcıya sunulan servislerin çeşitliliğinin ve kalitesinin artması internet üzerindeki verinin gün geçtikçe sürekli artmasına neden olmuştur. İnternet üzerindeki bu verinin nasıl saklanacağı ve tekrar kullanılırken nasıl yorumlanacağı büyük bir problem haline gelmiştir. Kullanıcıların bu kadar büyük veri yığınları arasında istedikleri ürünü bulmaları klasik yöntemler ile imkânsızlaşmıştır. Son yıllarda anlamsal web teknolojileri ve tavsiye sistemleri bu sorunları çözmek için kullanılmaktadır. Bu teknolojiler genelde e-ticaret, eğlence siteleri ve sosyal ağlarda kullanılan hem akademik hem de endüstri alanında çalışılan en popular iki tekniktir. Fakat anlamsal web uygulamalarının ve öneri sistemlerinin eğitim alanında kullanımı oldukça sınırlıdır. Bu tez kapsamında bu teknolojiler e-öğrenme ortamları için kullanılmıştır. Öneri sistemlerinin soğuk başlangıç ve seyreklik gibi bazı sorunlarını çözüm getirebilmek için bu teknolojiler bu tez de melez bir yöntemle birleştirilmiştir. Bu çalışma Fen ve Teknoloji dersinin konularını içerir. Çalışmanın amacı ilk ve ortaokul öğrencilerine rehberlik etmektir. Bu amaca ulaşmak için birinci aşamada fen ve teknoloji dersi konularının ontolojisi protégé ile oluşturulmuştur ve oluşturulan bu ontoloji SPARQL ile sorgulanmıştır. İkinci aşamada işbirlikçi filtreleme (IF) kullanılarak önerilecek liste elde edilir. IF kullanıcılara daha önce görmedikleri ve değerlendirmedikleri, ilgisini çekebilecek konuları kullanıcının önceki ürün değerlendirmelerini kullanarak bulur. Son aşama birinci ve ikinci aşamanın birleşmesinden oluşur. Bu aşama da paralel melez yaklaşımı çalışmaya uyarlanır.
Özet (Çeviri)
Rapid development of Internet usage today, increasing the quality and diversity of services offered to users has led to continual rise of data on the Internet day after day. It became a major problem how to store the collected data and how to interpret with them when using again. Among the huge mass of data, finding a product they wanted has become impossible with classical methods for users. For previous decades semantic web technologies and recommender systems have been used for work out these problems. These technologies are two of the most popular techniques studied by both academia and industry which are commonly used for e-commerce, entertainment sites, and social networks. However, usage of semantic web applications and recommender systems in education field is limited. In this thesis these technologies are used for e-learning field. These technologies are combined in this thesis in order to cope with some RS problems such as data sparsity and cold start. The subject of this study contains of the science and technology lesson subjects. Its main aim is to guide primary and secondary school students. To reach this aim, first step is creating ontology of subject of science and technology lessons by using protégé ontology editor. Then this ontology has been questioned with SPARQL. Second step is obtaining recommendation list by using collaborative filtering (CF). CF finds users interest about items that they have never seen and taste before, using their before ratings. Last step, is combining first and second steps. This step is implementing parallelized hybridization design approach to our project.
Benzer Tezler
- Uyarlanabilir e-öğrenme için ontoloji tabanlı bir öneri sistemi
An ontology based recommender system for adaptive e-learning
CEVAT AKTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BİROL ÇİLOĞLUGİL
- Using ontology based web usage mining and object clustering for recommendation
Varlıkbılım temelli ağ kullanım madenciliği kullanarak sayfa tavsiyesi
HAKAN YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. PINAR ŞENKUL
- Calculation of detector specific output correction factors based on IAEA-AAPM TRS 483 for 6 MV flat/ unflat photon beams andcomparison with literature
6 MV flat ve unflat foton demetleri için küçük alan output düzeltme faktörlerinin IAEA-AAPM TRS-483'e göre farklı detektörler için hesaplanması ve literatür ile karşılaştırılması
BURCU HIZ TEMİZER
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Fizik ve Fizik MühendisliğiYeditepe ÜniversitesiSağlık Fiziği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞERİFE İPEK KARAASLAN
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMİLE CEYLAN
- An ontology-based hybrid recommendation system using semantic similarity measure and feature weighting
Anlamsal benzerlik ölçüsü ve özellik ağırlıklandırmaya dayanan ontoloji tabanlı melez bir tavsiye sistemi
UĞUR CEYLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
DR. AYŞENUR BİRTÜRK
- Extending singular value decomposition based recommendation systems with tags and ontology
Tekil değer ayrışımı tabanlı öneri sistemlerinin etiket ve ontoloji kullanarak genişletimi
YAKUP TURGUT
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. İSMAİL HAKKI TOROSLU