Building a hybrid recommender system using Apache Spark
Apache Spark kullanarak hibrit bir öneri sistemi oluşturulması
- Tez No: 591151
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SERKAN AYVAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 73
Özet
Özellikle milenyumdan sonra dijital ticaretin hızla yaygınlaşması, insanların kullanımı için sağlanan ürünlerin çeşitliliğini ve miktarını katlanarak arttırmıştır. Kişiselleştirilmiş öneri listeleri; insanlara ilgi alanlarına göre sunulacak seçenekleri en uygun şekilde daraltarak sunmaya yardımcı oldukları için, insanların son kararı vermedeki işlerini kolaylaştırmaktadır. Bu projede hibrit yöntem kullanılarak bir öneri sistemi oluşturulmaya çalışılmıştır. Hibritleştirmek için kullanılan iki temel yöntem Değişken En Küçük Kareler yöntemi ile Negatif Benzerlikli İşbirlikçi Filtreleme yöntemidir. Değişken En Küçük Kareler algoritması, paralel bir şekilde çalışan bir matris çarpanlara ayırma algoritmasıdır ve büyük ölçekli veri kümelerini işlemede iyi performans göstermektedir. Negatif Benzerlikli İşbirlikçi Filtreleme tekniği, zıt kutuplar olarak tabir edilen insanların zevklerindeki farklılıkları kullanmaya çalışmaktadır. Bu teknikteki temel mantık, zıt kutuplardaki iki insandan birisinin sevmediği bir şeyi diğerinin seveceği düşüncesidir. Projede hibritleme yöntemi olarak kademeli hibritleme yöntemi kullanılmıştır. Bu tez çalışmasında; öneri sistemleri çalışmalarında oldukça bilinen ve yaygın bir şekilde kullanılan MovieLens veri seti kullanılmıştır. Kademeli hibritleme yönteminde kullanılan algoritmaların birincisinin sonuçları, ikinci algoritmada da faydalanılarak en uygun sonuç elde edilmeye çalışılmıştır. Bu projede; yaygın ve popüler bir şekilde büyük veri işleme sistemi olarak kullanılmakta olan Apache Spark altyapısı kullanılmıştır. Apache Spark, yinelemeli algoritmaların verimli bir şekilde işlemden geçmesini sağlar ve Map-Reduce tekniğine kıyasla en az işlem süresi gerektirmektedir. Apache Spark kullanımının, yineleyen algoritmaların işlenmesinde hızlı bir şekilde çalıştığı gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
The rapid advance of digital business after the millennium has exponentially boosted the options of available items to the users. Customized lists of recommendations assist people by limiting the number of options to a very few items that are related to the specific user and thus supporting them to have the final decision with ease. The project intends to create a recommender system using a hybrid method. The two main algorithms used in the hybrid method are Alternating Least Squares and Negative Similarity Collaborative Filtering. Alternating Least Squares is a type of algorithm for matrix factorization, which can be parallelized during runtime. It performs relatively well when processing large scale datasets. Negative Similarity Collaborative Filtering, NSCF, technique tries to exploit the tastes of people at the opposite poles. The basic logic in this technique is the idea that one of the two people on opposite poles will love something that the other does not. The cascade hybridization method was used in the project to hybridize the algorithms and to create a better recommendation. In the study, experiments were performed in a cascading way on the algorithms that are using MovieLens dataset, a well-known and widely used dataset in recommender system researches. One of the well-known big data processing framework, Apache Spark, was used in the study. It provides the benefit of processing iterative algorithms in an efficient way and requires minimal processing time in comparison to map-reduce technique. It was observed that the usage of Apache Spark provided a faster way to perform iterative algorithms.
Benzer Tezler
- İmalat stratejileri ve imalat teknolojisi seçiminde uzman sistem yaklaşımı
Manufacturing strategies and an expert system approach to selecting manufacturing technology
İBRAHİM ÇİL
Doktora
Türkçe
1997
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RAMAZAN EVREN
- Lateral load behavior of core rocking wall and coupled rocking wall systems
Boşluklu perde ve çekirdek salınım yapan duvar sistemlerinin yatay yük altındaki davranışı
SHOKRULLAH SOROSH
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ SARI
- Türkiye'deki geleneksel ahşap çerçeve sistem konut yapılarında dış duvarların ısıl ve nemsel performansının değerlendirilmesi
Hygrothermal performance assessment of exterior walls of traditional timber framed houses in Türkiye
SEDA NUR ALKAN
Doktora
Türkçe
2023
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATİH YAZICIOĞLU
- Betonarme kolonların CFRP levhalar ile güçlendirilmesi
Strengthening of reinforced concrete columns with CFRP plates
SILA YAMAN
Doktora
Türkçe
2024
İnşaat MühendisliğiSüleyman Demirel Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAMİDE TEKELİ KABAŞ
- Wind energy forecasting methods: A case study of the long short term memory model (LSTM)
Rüzgar enerjı̇sı̇ tahminı̇ yöntemleri: Uzun kısa sürelı̇ bellek modeli (LSTM) örneği
ALI ABDULRAHMAN HUSSEIN SALIHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
EnerjiKırşehir Ahi Evran ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MERDİN DANIŞMAZ