Geri Dön

Content based movie recommendation using Turkish movie descriptions

Türkçe açıklamalar kullanan içerik tabanlı film öneri sistemi

  1. Tez No: 585949
  2. Yazar: ELİF GÜNER
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TEVFİK AYTEKİN
  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: 2019
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 63

Özet

Öneri sistemleri kullanıcılara ilgilerini çekebilecek ürünleri sunmayı sağlayan filtreleme teknikleridir. Günümüzde çok büyük miktarlardaki veri içinden kullanıcıların tercih yapması oldukça zordur. Bu durumda kullanıcılara doğru ürünleri sunmayı sağlayan öneri sistemleri günümüzde daha da önem kazanmıştır. Bu çalışma çeşitli film öneri sistemlerinin başarısını ölçmeyi hedeflemektedir. Öneri sistemlerinin başarısı, kullanıcıların filmlere verebilecekleri puanlara en yakın puanları tahmin edebilmeleriyle ölçülür. Bu çalışmada kullanılan öneri sistemlerinden biri olan içerik tabanlı filtreleme için bir Türkçe sinema web sitesinden veri alınmış, Türkçe kelimeler işleme sokularak metodun performansı içerik tabanlı filtreleme sisteminin türleri olan özet tabanlı filtreleme ve üstveri tabanlı filtreleme için ölçülmüştür. Aynı veri seti ile çeşitli işbirlikçi filtreleme sistemlerinin de performansı ölçülmüş, içerik tabanlı filtreleme sistemleri ile doğru tahmin yapabilme performansları karşılaştırılmıştır.

Özet (Çeviri)

Recommendation systems are filtering techniques that enable users to present products that may be of interest to users. Nowadays it is very difficult for users to choose from a large amount of data. In this case, suggestion systems that provide the right products to the users have become more important today. This study aims to measure the success of various film recommendation systems. The success of recommendation systems is measured by users' ability to estimate the closest ratings they can give to the films. For the content-based filtering, which is one of the recommendation systems used in this study, data was retrieved from a Turkish cinema website and Turkish words are preprocessed. The performance of the plot based filtering and metadata based filtering methods which are the types of content based filtering methods were measured. With the same data set, the performances of various collaborative-based filtering systems were also measured, and accuracy of content-based filtering systems and collaborative-based filtering systems estimation performances were compared.

Benzer Tezler

  1. Derin öğrenme yöntemlerini kullanarak hibrit öneri sistemi geliştirilmesi

    Developing a hybrid recommendation system using deep learning methods

    HAZAL ÖZGE YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NEVCİHAN DURU

  2. Firma dinamik yeteneklerinin rekabet gücüne katkısının kaos teorisi bakış açısı altında analizi

    Analysis of contribution to competitiveness of dynamic capabilities of a firm from the perspective of chaos theory

    ORHAN ORHON

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALUK ERKUT

  3. Okul öncesi öğretmenlerinin sınıf içi diyaloglarının üretkenliğinin derinlemesine betimlenmesi

    Deep description of the productivity of preschool teachers' in-class dialogues

    ÇAĞLA SINDIK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Eğitim ve Öğretimİstanbul Aydın Üniversitesi

    Temel Eğitim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YILMAZ SOYSAL

  4. A content based movie recommendation system empowered by collaborative missing data prediction

    İşbirlikçi eksik veri tahmini yoluyla desteklenmiş içerik tabanlı film öneri sistemi

    HİLAL KARAMAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. FERDA NUR ALPASLAN

  5. Constructing a recommendation system based on movie reviews

    Film incelemelerine dayalı bir öneri sistemi oluşturma

    MUHAMMET AYKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    MatematikYıldız Teknik Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ERHAN ÇENE