A polynomial modeling based algorithm in top-N recommendation
İlk-N tavsiye sisteminde polinom modelleme tabanlı algoritma
- Tez No: 491189
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET ALPER TUNGA
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 81
Özet
Tavsiye, bir kullanıcı için daha fazla ilgi çekici olan ögeleri tanımlama ve önerme işlemidir. Tavsiye sistemleri, e-ticaret web sayfaları da dahil olmak üzere çeşitli alanlarda, kullanıcılara ilgili öneriler yaparak satışları artırmak için kullanılmaktadır. Bu tezde, verilerin yüksek boyutlu yapısından dolayı oldukça zorlu bir işlem olan tavsiye oluşturmayı bir interpolasyon problemi olarak ortaya koymaktayız. Dolayısıyla, Yüksek Boyutlu Model Gösterilim (YBMG) tabanlı algoritma kullanılarak, verileri daha düşük boyutlarla temsil ederek yüksek boyut sorunu ile ilgileniyoruz. Müşterilerin satın alma geçmişi matrisine dayanan veri modelini baz alan analitik bir yapı kullanarak tavsiyelerde bulunmak için, bu algoritmayı işbirlikçi filtreleme felsefesiyle birleştirdik. Önerilen bu yaklaşım, bir müşteri tarafından satın alınmamış her bir öge için bir öneri puanı verebilmekte, bu da klasik tavsiye sistemlerinin gücünü arttırmaktadır. Deneysel değerlendirmeler için kıyaslama veri kümeleri kullanmak yerine, önerilen yaklaşımın bir tavsiye sistemi olarak potansiyelini ortaya koymak için, hazır giyim alanındaki bir e-ticaret web sayfasından elde edilen ve daha önce hiçbir akademik çalışmada kullanılmamış olan özgün bir endüstriyel veri kümesi kullanılmıştır. Tavsiye sistemimizin doğruluğunu, literatürde bulunan birkaçöncü yöntemle test ettik. Deneysel sonuçlar, önerilen yaklaşımın kullanıcıların ilgi alanına giren tavsiyeler sunduğunu ve en yeni yöntemlere kıyasla doğruluk ve tahmin gücü bakımından daha iyi olduğunu göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Recommendation is the process of identifying and recommending items that are more likely to be of interest to a user. Recommender systems have been applied in variety of fields including e-commerce web pages to increase the sales through the page by making relevant recommendations to users. In this thesis, we pose the problem of recommendation as an interpolation problem, which is not a trivial task due to the high dimensional structure of the data. Therefore, we deal with the issue of high dimension by representing the data with lower dimensions using High Dimensional Model Representation (HDMR) based algorithm. We combine this algorithm with the collaborative filtering philosophy to make recommendations using an analytical structure as the data model based on the purchase history matrix of the customers. The proposed approach is able to make a recommendation score for each item that have not been purchased by a customer which potentiates the power of the classical recommendations. Rather than using benchmark data sets for experimental assessments, we apply the proposed approach to a novel industrial data set obtained from an e-commerce web page from apparels domain to present its potential as a recommendation system. We test the accuracy of our recommender system with several pioneering methods in the literature. The experimental results demonstrate that the proposed approach makes recommendations that are of interest to users and shows better accuracy compared to state-of-the-art methods.
Benzer Tezler
- Gemi yapılarında gerilme yığılması öngörülerinin kaba ağ yapısı ve makine öğrenmesi ile gerçekleştirilmesi
The forecasting of stress concentration in ship buildings by using rough mesh structure and machine learning method
BURÇİN ATEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Gemi Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi ve Deniz Teknoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SERDAR AYTEKİN KÖROĞLU
- Taşınabilir raman spektrometresi ile patlayıcı öncülü olarak toprakta amonyum nitrat tayini; kantitatif analiz için zemin düzeltme yöntemi uygulaması
Determination of ammonium nitrate in soil as explosive precursor with portable raman spectrometre; application of baseline correction method for quantitative analysis
ALPER BÜLBÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
KimyaHacettepe ÜniversitesiAdli Bilimler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NURAY ŞATIROĞLU
- Ses-üstü uçaklarda çok-disiplinli ve çok-doğruluklu optimizasyon yöntemlerinin uygulanması
Application of multi-disciplinary and multi-fidelity optimization methods in supersonic aircraft design
ŞIHMEHMET YILDIZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MELİKE NİKBAY
- A hierarchical key assignment scheme for access control in cloud computing
Bulut bilişimde erişim kontrolü için hiyerarşik anahtar atama şeması
BARIŞ ÇELİKTAŞ
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ENVER ÖZDEMİR
- MTR tipi araştırma reaktörlerinde havuz suyu kaybı kazasının analizi
Analysis of total loss of pool water accident in MTR-type research reactors
AYHAN YILMAZER
Doktora
Türkçe
2003
Nükleer Mühendislikİstanbul Teknik ÜniversitesiNükleer Teknoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASBİ YAVUZ