Geri Dön

Link prediction models for recommendation in academic collaboration network of Turkey

Türkiye akademik eşyazarlık ağlarında tavsiye için bağlantı tahmin modelleri

  1. Tez No: 468209
  2. Yazar: SONER AYDIN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ŞEVKET İLKER BİRBİL, YRD. DOÇ. DR. KAMER KAYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 45

Özet

Profesyonel ağlarda bireylerin birbirine tavsiye edilmesi bir bağlantı tahmini problemi olarak ele alınabilir. Bu amaç doğrultusunda öğrenme tabanlı yöntemler, hem tahmin hem de çıkarsama yapma hedefleri için uygundur. Bu yöntemlerin uygulanması kolaydır ve büyük ölçekli veri setleri için hesaplanabilirlik açısından da uygundurlar. Bu tezde, Türkiye'nin akademik işbirliği ağında, yazarların ve makalelerin önerilmesi için bağlantı tahmin modelleri araştırılmıştır. Modeller ve hipotezler için kavramsal bir arka plan oluşturmak amacıyla veri setini belirli görselleştirme araçları ve temel istatistikler kullanarak inceliyoruz. Bir yan ürün olarak, mevcut modellerin ve kullandıkları bilgi kaynaklarının olası eksikliklerini de vurguluyoruz. Kavramsal arka planı ve potansiyel dezavantajları hesaba katarak mevcut modelleri uyguluyor, karşılaştırıyor ve farklılıklarını ortaya koyuyor ve hipotezimizi test ediyoruz. Tüm bu modelleri eniyileme problemleri olarak ele alıyor ve birinci dereceden eniyileme yöntemlerini kullanarak çözüyoruz. Sonuçları, tahmin isabeti açısından değerlendiriyor ve anlamlarını da yorumluyoruz. Elde ettiğimiz sonuçlar, sahip olduğumuz veri seti için özel olsa da, kullandığımız teknikler diğer ağ veri setleri ile uygulanabilecek kadar geneldir.

Özet (Çeviri)

Recommendation of individuals in a professional network can be thought as a link prediction problem. For this purpose, learning based methods are suitable for both prediction and inference goals. These methods are also easy to implement and they are computationally tractable for large scale datasets. In this thesis, we investigate link prediction models for recommendation of authors and papers in academic collaboration network of Turkey. We examine the dataset with certain visualization tools and basic statistics, in order to form a conceptual background for our models and hypothesis. As a byproduct, we highlight potential drawbacks of existing models and the information resources they use. Taking the conceptual background and potential drawbacks into account, we implement, compare and contrast existing models, and test our hypothesis. We cast all of these models as optimization problems and solve them by using first order optimization methods. We evaluate their results in terms of prediction accuracy and provide interpretation about their meaning as well. While the results that we have obtained are special for the given dataset that we have, techniques that we have used are generic enough to be implemented with other graph datasets.

Benzer Tezler

  1. Büyük ölçekli iki parçalı karmaşık ağlarda güçlendirilmiş yansıma modeline dayalı bağlantı tahmini yöntemleri

    Link prediction methods based on strengthening projection model in large-scale bipartite networks

    SERPİL ASLAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET KAYA

  2. Explicit and implicit trust modeling compatibility and explicit trust link prediction in trust-based recommendation systems

    Güvene dayalı öneri sistemlerinde açık ve örtük güven modelleme uyumluluğu ve açık güven bağlantısı tahmini

    MEHMET UTKU DEMİRCİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. PINAR KARAGÖZ

  3. Graph-based hybrid recommender systems

    Grap tabanlı melez öneri sistemleri

    ZÜHAL KURT

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnadolu Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. KEMAL ÖZKAN

  4. Recommendation system by link prediction approach on transactional data

    İşlem verilerinde bağlantı tahmini yaklaşımı ile öneri sistemi

    EMİR ALAATTİN YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELİM SAFFET BALCISOY

  5. Purchase prediction and item prediction with RNN using different user-item interactions

    Farklı kullanıcı-ürün etkileşim türlerini kullanarak özyineli sinir ağları ile ürün ve satış tahminlemesi

    FULYA ÇELEBİ SARIOĞLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF YASLAN