Geri Dön

Kullanıcı/ürün çiftleri için en iyi öneri algoritmalarının tespit edilmesi

Determining the best recommendation algorithms for user/item pairs

  1. Tez No: 458989
  2. Yazar: İSMAİL TERZİ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ALPER BİLGE
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Anadolu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 70

Özet

İnternetin yaygınlaşması ve iletişim teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte İnternet üzerinden sunulan hizmetler artmıştır. Bu artışın sonucunda kullanıcılar incelenmesi ve takip edilmesi gereken çok miktarda bilgi ve binlerce ürün/hizmetle karşı karşıya kalmaktadırlar. Bu durum“aşırı bilgi yükü”olarak tanımlanmaktadır. Bu alanda kullanıcılara, ürün ve hizmet seçimi konusunda yardımcı olacak öneri sistemleri geliştirilmiştir. Çevrimiçi servislerde kullanıcıların geçmişteki tercihlerine ve benzer kullanıcıların tercihlerine bakılarak kişiselleştirilmiş öneri sunmak için kullanılan en popüler öneri sistemi Ortak Filtreleme tabanlı öneri sistemleridir. Yüksek doğruluk Ortak Filtreleme tabanlı öneri sistemleri tarafından sağlanması gereken en önemli özelliklerden biridir. Bu tez kapsamında yapılan çalışmalarda hedeflenen, Ortak Filtreleme tabanlı öneri sistemleri tarafından üretilen önerilerin doğruluğunu iyileştirmektir. Günümüzde kullanılan öneri sistemleri genellikle tek bir öneri algoritması kullanmakta ve her kullanıcı için aynı algoritmayı kullanarak öneriler üretmektedirler. Bu çalışmada Ortak Filtreleme işlemleri için bir tane algoritma kullanmak yerine, alanında en iyi algoritmalar arasında gösterilen altı tane algoritma kullanılmıştır. Deneysel çalışmalarda kullanıcı veya kullanıcı/ürün çifti için her algoritmanın farklı doğrulukta öneriler ürettiği görülmüştür. Altı algoritmanın kullanıcı veya kullanıcı/ürün çiftine ürettiği tahmin değerlerinden en iyisi seçildiğinde sistem doğruluğunun yüksek anlamlılık seviyelerinde iyileşebileceği gösterilmiştir.

Özet (Çeviri)

With the development and the spread of the Internet and communication technologies, the services offered via the Internet has increased. As a result of this increase, users are faced with thousands of products and information to be examined and followed. This situation is defined as“Information Overload”. Recommenders systems have been developed to assist in the selection of products and services to the user. The most popular recommendation system used to provide personalized recommendations based on users' preferences for the past and similar users in online services is the Collaborative Filtering based recommendation systems. Accuracy is one of the most important features that must be satisfied by the Collaborative Filtering based recommendation systems. The aim of this thesis is to improve the accuracy of the recommendation produced by the Collaborative Filtering based recommendation systems. Today Collaborative Filtering Recommender systems typically utilizes only one recommendation algorithm and provide prdictions for all users by using the same algorithm. The hypothesis is that, there is one best algorithm for each user or user/item pairs, instead of hiring the same recommendation algorithms for all users or user/item pairs, hiring the best recommendation algorithms for different users or user/item pairs can increase accuracy of recommendation system. As a result of experimental study it is proved that, there is one best algorithm for each user or user/item pairs, hiring the best algorithm can increase accuracy of Collaborative Filtering recommendation system.

Benzer Tezler

  1. Adapting a recommendation system according to changing user consideration

    Bir öneri sistemini değişen kullanıcı düşüncesine göre uyarlamak

    JEHAN KADHIM SHAREEF AL SAFI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Mühendislik BilimleriEskişehir Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CİHAN KALELİ

  2. Karbon dolgulu sikloolefin kopolimer nanokompozit gaz ayırma membranların hazırlanması

    Preparation of cycloolefin copolymer nanocomposite gas seperation membranes filled with carbon-based fillers

    MERVE DOĞU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Kimya Mühendisliğiİstanbul Üniversitesi

    Kimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NEVRA ERCAN

  3. Towards a model for analyzing the cognitive gap in user-product interaction throughout the technological evolution

    Kullanıcı-ürün etkileşiminde bilişsel boşluk: Teknolojik evrim açısından bir analiz modeli

    BEYZA DOĞAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstriyel Tasarım Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HATİCE HÜMANUR BAĞLI

  4. Digital topografik haritalar ile digital ortofoto haritaların doğruluk, maliyet ve üretim zamanı açısından karşılaştırılması

    Comparison of digital orthophoto maps with digital topographic maps

    OKTAY EKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2000

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    DOÇ.DR. DURSUN Z. ŞEKER

  5. Production of high temperature core-sheath nanofiber proton exchange membranes via electrospinning method

    Elektrodokuma yöntemi ile yüksek sıcaklık çekirdek-kılıf nanolif proton değişim membranlarının üretilmesi

    SASSAN JAHANGIRI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Tekstil ve Tekstil Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Tekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ELİF ÖZDEN YENİGÜN