Ontoloji ve durumsal tabanlı çıkarsamaya dayalı işbirlikçi tavsiye yöntemi
Collaborative recommendation method based on the ontology and case reasoning
- Tez No: 432081
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET SIDDIK 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: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 113
Özet
İşbirlikçi filtreleme (CF), çok sayıda kullanıcının beğenilerini toplayarak, bir kullanıcının ilgilenebilecekleri hakkında tahminlerde bulunmaya dayalı bir tavsiye yöntemidir. İşbirlikçi tekniğinin kullanımında karşılaşılan en önemli problemlerden bazıları veri seyrekliğin dolayı ortaya çıkan soğuk başlangıç (cold-start) problemi oluşması ve kişiye özel öneriler yapılamamasıdır. Bunun sonucu olarak CF tabanlı tavsiye sistemlerinin ürettiği önerilerin başarım oranlarının arttırılması aktif araştırma alanları arasında yer almaktadır. Bu araştırma kapsamında önerdiğimiz yöntem, CF tekniğindeki bu eksikliklerin giderilmesi ve tavsiye sisteminin başarım oranının arttırılması için, Durumsal Tabanlı Çıkarsama (CBR) ve ontolojik veri zenginleştirme yöntemi kullanılarak hibrit bir yaklaşım yöntemi sunmaktadır. Geliştirdiğimiz hibrit tavsiye sisteminin kullanılabilirliğini göstermek adına önerilen yöntemi kullanan bir müzik dinleme asistanı geliştirilmiştir.
Özet (Çeviri)
Collaborating Filtering (CF) is a recommendation method that can make predictions about a given user's interest by collecting a large number of other user' appreciation. Some of the major problems encountered in the use of CF are the cold-start problem and the fact that personalized recommendations cannot be done. In turn, CF-based recommendations produces ranked results where the success rate can be improved. The method proposed in this research is a hybrid recommender system that utilizes Case-Based Reasoning (CBR) and ontological data enrichment in order to overcome these shortcomings and improve the success rate of the recommender system. To show the usability of the proposed hybrid recommender method, we have used a music recommendation dataset and build music listening assistant that uses the implementation of the method. The performance of the proposed method was evaluated and results are reported.
Benzer Tezler
- Antalya yöresindeki tiroid karsinomlarının immünohistokimyasal (İmmünperoksidaz) yöntemle yeniden değerlendirilmesi
Başlık çevirisi yok
ATİLLA KOCA
- Hematolojik maligniteli hastalarda fibrinolojik sistem
Başlık çevirisi yok
M. CEMAL ERTUĞRUL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1999
HematolojiAkdeniz Üniversitesiİç Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. LEVENT ÜNDAR
- Mide kanserinde serum vasküler adezyon protein-1 seviyelerinin prognostik önemi
The prognostic significance of vascular adhesion protein-1 levels in gastric cancer
MUHAMMET ALİ KAPLAN
- Akut lenfoblastik lösemili çocuklarda tedavi sonrası ortaya çıkan kardiyak ve endokrin geç komplikasyonların değerlendirilmesi
Evaluation of Cardiac and Endocrine Late Complications in Children with Acute Lymphoblastic Leukemia After Treatment
CENGİZ BAYRAM
Tıpta Yan Dal Uzmanlık
Türkçe
2014
HematolojiSağlık BakanlığıÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. H. NEŞE YARALI