Geri Dön

İşbirlikçi filtrelemede kümeleme ve boyut azaltma yaklaşımlarının performanslarının karşılaştırılması

Başlık çevirisi mevcut değil.

  1. Tez No: 636518
  2. Yazar: ÖZGE TAŞ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. NEVİN GÜLER DİNCER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Muğla Sıtkı Koçman Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 113

Özet

Öneri sistemleri (ÖS), özellikle e-ticaret hizmeti veren sistemlerde kullanıcıların geçmiş ürün tercihlerine ve sistemdeki diğer kullanıcılarla benzerliklerine dayanarak kullanıcılara kişiselleştirilmiş ürün ve hizmetleri öneri olarak sunmayı hedefleyen sistemler olarak tanımlanabilir. ÖS'lerin en temel amacı, büyük ölçekli veriler arasından kullanıcılar için anlamlı bilgiler ortaya çıkarmak ve kullanıcı ve ürünlerin karmaşıklığını azaltmaktır. ÖS'de kullanılan teknikleri girdi olarak aldıkları bilgilere göre içerik tabanlı ve işbirlikçi filtreleme(IF) olarak iki ana kategoriye bölmek mümkündür. İçerik tabanlı öneri sistemleri, öneri geliştirmek amacıyla makale, film, müzik ve roman gibi ürünlerin içerikleri ile ilgilenir. İF yöntemlerinde ise kullanıcıların ürün ve hizmetlere verdikleri puanlar dikkate alınır. IF teknikleri bu tezin ana konusunu oluşturmaktadır. IF tekniklerinin başarısı kullanıcılar arasındaki benzerliklerin doğru bir şekilde belirlenmesine bağlıdır. Ancak IF tekniklerinde çok sayıda kullanıcı ve kullanıcıların bu ürünlere verdikleri puanlardan oluşan büyük ölçekli veri setleri kullanılmakta ve dolayısıyla bu tür veri setlerinde kullanıcılar arasındaki benzerliklerin doğru bir şekilde tespit edilmesi oldukça güç olmaktadır. Bu problemin üstesinden gelmek amacıyla iki farklı yöntem kullanılmaktadır. Bu yöntemlerden ilkinde veri setine kümeleme analizi teknikleri kullanılarak birey bazında (kullanıcı veya ürün) daha küçük boyutlu veri setleri elde edilmekte ve İF yöntemleri bu veri setlerine uygulanmaktadır. Diğer yöntemde ise Tekil Değer Ayrışımı (TDA) ve Temel Bileşenler Analizi (TBA) yöntemleri kullanılarak boyut azaltma işlemi ürün (nesne) bazında gerçekleştirilmektedir. Şu ana kadar kümeleme analizi ve değişken boyut azaltma yöntemleri kullanan çok sayıda çalışma gerçekleştirilmiştir. Ancak değişik kümeleme ve boyut azaltma yöntemlerin gerçek veri setlerindeki performanslarını karşılaştırmak amacıyla geniş kapsamlı bir çalışma gerçekleştirilmemiştir. Bu tezde dördü hiyerarşik olmayan yedisi hiyerarşik kümeleme algoritmalarından oluşan onbir kümeleme tekniği ve TDA ve TBA tekniklerinden oluşan iki değişken boyut azaltma tekniğinin İF'de performanslarının karşılaştırılması amaçlanmıştır. Bu amaca yönelik olarak değişik kullanıcı ve ürün sayılarına sahip dokuz gerçek veri setleri kullanılmıştır.

Özet (Çeviri)

Recommender systems can be defined as the systems that aims to offer personalized products and services to users based on their past product preferences and based on their similarities with other users in the systems, especially in systems providing e-commerce services. The main objective of recommender systems is to reveal meaningful information for users from large-scale data sets and to reduce the complexity of users and of products. It is possible that the techniques used in the recommender systems are divided into two main categories as content based and collaborative filtering (IF) based on the information they receive as input. Content-based recommender systems are concerned with the content of products such as articles, movies, music and novels to develop recommends. In IF methods, the ratings that users give to products and services are taken into consideration. IF methods are the main subject of this thesis. The success of IF methods depend on determining of similarities between the users correctly. However, IF techniques use large-scale datasets consisting of the scores given by a large number of users and users to these products, so it is very difficult to accurately identify similarities between users in such datasets. In order to overcome these problems, two different methods are used. In the first of these methods, smaller data sets are obtained by using cluster analysis techniques and IF methods are applied to these data sets. In the other method, dimension reduction process is performed on the basis of product by using Single Value Decomposition (SVD) and Principal Component Analysis (PCA). So far, many studies that uses the cluster analysis and dimension reduction techniques that have been conducted. However, no comprehensive study has been encountered to compare the performance of different cluster analysis and dimension reduction techniques. In this thesis, it is aimed to compare the performances of eleven cluster analysis techniques, four of which are non-hierarchical and seven of which are hierarchical and the performances of two dimension reduction techniques, consisting of SVD and PCA. For this objective, nine real-time data sets with different users and products are used.

Benzer Tezler

  1. The transformation of higher education by means of techno-parks: Case of Turkey

    Yüksek öğretimin dönüşümü: Teknoparklar-Türkiye örneği

    GAMZE SART

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Eğitim ve ÖğretimBoğaziçi Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA GÖK

  2. Soğuk savaş sonrası NATO-AGSP/OGSP işbirliğinin analizi - Afganistan örneği

    The analysis of post-cold War Cooperation Between ESDP/CSDP - the Afghanistan case

    MUSTAFA KOCABAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Uluslararası İlişkilerDokuz Eylül Üniversitesi

    Avrupa Birliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEHRA NİLÜFER KARACASULU

  3. Orta doğu'da yeni stratejik çevreleme girişimlerinin Türk dış politikasına etkisi: Suriye örneği

    The effects of strategic containment attempts in the middle east on turkish foreign policy: The example of Syria

    OĞUZHAN ERGÜN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Kamu YönetimiDokuz Eylül Üniversitesi

    Kamu Yönetimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET NAZMİ ÜSTE

  4. Motive edici faktörlerin çalışanların iş performansı ve işten ayrılma niyeti üzerine etkisi

    The effect of the motivations factors on job performance and intend to quit

    GÜLTEN SAVCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    İşletmeKafkas Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SEBAHATTİN YILDIZ

  5. Çatışma yönetimi ve işten ayrılma niyeti arasındaki ilişki: Sağlık çalışanları üzerine bir araştırma

    The relationship between conflict management and turnover intention: A research ob health professionals

    SADRİYE USLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Sağlık Kurumları YönetimiSakarya Üniversitesi

    Sağlık Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MAHMUT AKBOLAT