Geri Dön

Methods to improve recommender systemsine-commerceande-learning environments

E-ticarette öneri sistemlerini geliştirme yöntemleri ve e-öğrenme ortamları

  1. Tez No: 457623
  2. Yazar: AMMAR JABAKJI
  3. Danışmanlar: Prof. Dr. HASAN DAĞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Dokümantasyon ve Enformasyon, Documentation and Information
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Kadir Has Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 55

Özet

Bilgi Toplumu uygulama alanlarında, özellikle de e-ticaret ekosistemlerinde öneri sistemleri kritik bir rol oynamaktadır. Neredeyse bütün öneri sistemleri,istatistik yöntemleri ve makine öğrenme teknikleri kullanıcılara önerilerde bulunur. Kullanıcı bazlı ortak filtreleme yaklaşımları bir çok farklı alanda başarıyla uygulanmasına rağmen, özellikle büyük e-ticaret sitelerinde bazı ciddi sorunlar devam etmektedir, Öneri sistemi için milyonlarca kullanıcıyı ve milyonlarca katalog ürününü yönetmek gerekir. Özellikle çok sayıda potansiyel komşuyu tarama ihtiyacı, öngörülen hesaplanmasını zorlaştırıyor. Birçok araştırmacı komşu bazlı ortak filtreleme algoritmaları, model bazlı ortak filtreleme algoritmaları, metin inceleme algoritmaları gibi çözümlerle ortaya çıkıyor. Diğerleri yeni yöntemler önerdiler veya çeşitleri mimariler/yapılar oluşturdular. Bu tezde, Apache Mahout kitaplığını kullanarak öğe bazlı öneri doğruluğunu iyileştirmek için kullanıcıların tercihlerine dayalı yeni bir veri modeli önermekteyiz. Ayrıca, bu modelin uygulanmasındaki ayrıntıları Amazon'dan alınan bir veri kümesi üzerinde sunuyoruz. Deneysel sonuçlarımız, önerilen modelin öneri kalitesi bakımından kayda değer gelişmeler sağlayabileceğini göstermektedir. Ayrıca, e-öğrenme alanlarında uygulanabilecek bir öneri çerçevesi sunmuş bulunmaktayız.

Özet (Çeviri)

Recommendation systems play a critical role in the Information Science application domain, especiallyine-commerceecosystems. Inalmostallrecommendersystems,statisticalmethods and machine learning techniques are used to recommend items to the users. Although the user-basedcollaborativefilteringapproacheshavebeenappliedsuccessfullyinmanydifferent domains, some serious challenges remain especially in regards to large e-commerce sites, for recommender systems need to manage millions of users and millions of catalog products. In particular, the need to scan a vast number of potential neighbors makes it very hard to computepredictions. Manyresearchershavebeentryingtocomeupwithsolutionslikeusing neighborhood-based collaborative filtering algorithms, model-based collaborative filtering algorithms, and text mining algorithms. Others have proposed new methods or have built various architectures/frameworks. In this thesis, we propose a new data model based on users'preferences to improve item-based recommendation accuracy by using the Apache Mahout library. We also present details of the implementation of this model on a dataset taken from Amazon. Our experimental results indicate that the proposed model can achieve appreciable improvements in terms of recommendation quality. Moreover, we have present a recommender framework that can be applied in e-learning domains.

Benzer Tezler

  1. A scalable collaborative filtering system using distance measures of social network

    Sosyal ağ uzaklıklarını kullanıldığı ölçeklendirilebilir kollektif filtreleme sistemi

    İSMAİL MELİH ÖNEM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. FERDANUR ALPASLAN

  2. Sosyal ı̇lişkiler ve yapay sinir ağları kullanılarak melez öneri sistemi geliştirilmesi

    Hybrid recommender system using social relations and artificial neural networks

    SERDAR YILDIRIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA SERDAR KORUKOĞLU

  3. Kentsel yaşamda aydınlatmanın önemi ve aydınlatma problemlerinin tespiti: İTÜ Ayazağa yerleşkesi örneği

    The significance of lighting in urban life and the analysis of urban lighting problems: A case study of İTÜ Ayazaga campus

    ŞEYMA ALPASLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kentsel Tasarım Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YASİN ÇAĞATAY SEÇKİN

  4. İnsülin kullanan ve kullanmayan tip 2 diyabetli bireylerin öz-yeterlilik düzeylerinin belirlenmesi

    Determination of the self-efficacy levels of individuals with insulin user and non-insulin users type 2 diabetes

    AYŞE TOPUZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    HemşirelikAtatürk Üniversitesi

    Hemşirelik Esasları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MAĞFİRET KAŞIKÇI

  5. Endüstriyel bir delta robotun geri adımlama tekniği ile yörüngeizleme kontrolü

    Trajectory monitoring control with the backstepping technique of an industrial delta robot

    İLHAM ÇELEBİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Makine MühendisliğiGebze Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELİM SİVRİOĞLU