Büyük veri teknolojileri ile hibrit tavsiye sistemi geliştirilmesi
Building a hybrid recommendation engine on big data technologies
- Tez No: 524857
- Danışmanlar: DOÇ. DR. GALİP AYDIN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 57
Özet
Tez çalışmasında dijital yayıncılık platformu olan GalePress üzerinden alınan verilerle üzerinden tavsiye sistemi geliştirilmesi konusu işlenmiştir. Tez çalışması kapsamında tavsiye sistemleri ile ilişkili olan çalışma alanları ve tarihçeleri incelenmiştir. Ayrıca büyük veri teknolojileri kullanılarak oluşturulan mimariler incelenmiş, ilgili teknolojilerin literatür taraması yapılmış, teknolojiler karşılaştırılmış ve yine literatürde kullanılan tavsiye sistemi yöntemleri araştırılmıştır. Yapılan genel literatür taraması ve araştırılmalarının ardından GalePress'in tavsiye sistemi için kullanacağı genel mimari ve kullanılacak teknolojiler ortaya konulmuştur. Kullanılacak teknolojiler ve mimari belirlendikten sonra, veriler oluşturulan platforma aktarılmış, ön analizi yapılmış daha sonra ön işlemlerden geçirilmiştir. Elde edilen veriler ile model eğitilmiş ve test edilmiştir. Son olarak hibritleştirme uygulaması ile sistem tamamlanmıştır.
Özet (Çeviri)
In this thesis, development of recommendation system for GalePress, which is a digital publishing platform, has been discussed. Within the scope of the thesis study, the study areas and histories related to the recommendation systems were examined. In addition, architectures that built on big data technologies were examined, related technologies and type of recommendation systems in the literature were reviewed. After the literature review, the architecture and the technologies to be used for GalePress's recommendation system had been revealed. Subsequently the technologies and architecture to be used had been determined, the data had been transferred to the platform, pre-analyzed and then pre-processed. The model had been trained and tested with the obtained data. Finally, the system has been completed with the hybridization application.
Benzer Tezler
- Feasibility analysis based on advanced deep learning techniques in integrating renewable energy resources into microgrids
Yenilenebilir enerji kaynaklarının mikroşebekelere entegre edilmesinde gelişmiş derin öğrenme tekniklerine dayalı uygulanılabilirlik analizi
FATHI FARAH FADOUL FATHI FARAH FADOUL
Doktora
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RAMAZAN ÇAĞLAR
- Büyük veri ve makine öğrenmesi kullanılarak elektrik tüketim örüntülerinin çıkarılması
Extracting electricity consumption patterns using big data and machine learning
FATİH ÜNAL
Doktora
Türkçe
2022
EnerjiFırat ÜniversitesiEnerji Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAMİ EKİCİ
- Retinal görüntülerde optik diskin önerilen hibrit yaklaşımlar ile bölütlenmesi
Distribution of retinal images with optic diskin proposed hybrid approaches
MERVE PARLAK BAYDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEDA ARSLAN TUNCER
- Ensemble based feature selection with hybrid model
Hibrit modeli ile topluluk temelli öznitelik seçimi
CEYLAN DEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Matematikİstanbul Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İZZET GÖKSEL
DOÇ. DR. SÜREYYA AKYÜZ
- Transfer derin öğrenme ile hibrit el yazısı karakter tanıma
Hybrid handwriting character recognition with transfer deep learning
FERİT CAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMilli Savunma ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ATINÇ YILMAZ