Tavsiye sisteminde sıralama ve sınıf kümeleme için bilişsel karşılaştırmalar esaslı bir metot önerisi ve kitap seçim problemine uygulanması
A cognitive comparison method for sorting and class clustering in recommendation system and implementation of the book selection problem
- Tez No: 638665
- Danışmanlar: PROF. DR. İHSAN KAYA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Mühendislik Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 146
Özet
Tavsiye sistemleri kullanılmaya başlandığı ilk zamanlarda temelde içerik filtreleme görevi görmekteydi. Bu sistemler her geçen gün farklı problemlere cevap verebilmek adına daha da geliştirilmektedir. Günümüzde ise bu sistemler yardımcı metotlar sayesinde karmaşık hesaplamalar yapabilmekte ve bu sayede de kullanıcılardan alınan bilgilere göre daha doğru tahminleme yapılabilmektedir. İçerdiği birden fazla model ile hibrit bir yapı kazanan tavsiye sistemleri bu çalışmada kitap seçim probleminde kullanılmıştır. 20-60 yaş arası haftada 2 kitap okuyan kişi ömründe 4.160 kitap okuyabilmektedir. Türkiye'de 1 yılda yaklaşık 60 bin kitap yazıldığı ve Google tarafından yapılan araştırmaya göre Dünya'da 129,8 milyon doküman harici kitap olduğu göz önüne alındığında bu kadar alternatif arasında doğru seçim yapma probleminin boyutu daha iyi anlaşılmaktadır. Bu çalışma kapsamında en temel anlamda bu probleme cevap bulabilmek amaçlanmaktadır. Kitap tavsiyesi için yapılmış bu çalışmada kullanıcı dönüşleri ile iyileştirilme zaman alacağından birden fazla girdi ile doğruluk artırılmıştır. Kullanıcı dönüşlerinin alternatif havuzu verilerini geliştirmek için kullanılması planlanmıştır. Buna göre kitap türü, yazar bilgileri, soyut ve somut bazı kriter tercihleri ile kullanıcı profili oluşturularak, kitap havuzunda aynı kriterlere göre oluşturulan kitap profilleriyle en yüksek benzerliği gösterenleri tavsiye eden bir sistem kurulmuştur. Sistemi oluşturan hibrit yapı; bulanık mantık, yapay sinir ağları, sınıf kümeleme/sıralama ve bilişsel karşılaştırma yöntemlerini içermektedir. Hibrit yapıda oluşturulmuş bu sistem, kullanıcı dönüşleriyle şekillenen sistemler kullandığından, doğruluk artırmak için kullanılan sınıf kümeleme/sıralama yöntemi ve fazla sayıda alternatif arasından hızlı seçim için yapay sinir ağları kullanılmış olması ile literatürde yer alan mevcut sistemlerden farklılık göstermektedir. Bulanık mantık ve bilişsel karşılaştırmalar yöntemleriyle dilsel parametreler işleme uygun hale getirilip, sınıf kümeleme/sıralama yöntemiyle belirlenen kriterlere göre puanlama yapılmıştır. Daha sonra yapay sinir ağları ile uygun alternatifler arasından tavsiye kümesi elde edilmiştir. Farklı çalışmalarda bu metotlar ayrı ayrı kullanılmış ve tatmin edici sonuçlar alınmıştır. Kurulan yapı daha sonra kural tabanlı sistemler ile karşılaştırılıp verimlilik ve doğruluk bakımından analiz edilmiştir.
Özet (Çeviri)
In the early days of referral systems, this system mainly served as content filtering. These systems are being developed more and more to answer different problems day by day. Today, these systems can make complex calculations thanks to auxiliary methods. Thus, more accurate estimation can be made according to the information received from the users. The recommendation systems, which have gained a hybrid structure with more than one model, are used in the book selection problem in this study. The person who reads 2 books a week between the ages of 20-60 can read 4,160 books in his lifetime. Considering that approximately sixty thousand books are written in Turkey in one year. And according to research by Google, given that there are 129,8 million non-document books in the world, the size of the problem of making the right choice among such alternatives is better understood. In this study, it is aimed to find an answer to this problem in the basic sense. In this study, which was made for book advice, accuracy was increased with more than one input as it would take time to improve with user feedback. User feedback is planned to be used to develop alternative pool data. Accordingly, a system has been established to recommend the user profile with book type, author information, abstract and concrete criteria preferences, and those that show the highest similarity with the book profiles created according to the same criteria in the book pool. Since it uses systems shaped with user feedback in this hybrid structure, because the class clustering/ sorting method used to increase accuracy in this system and artificial neural networks are used for fast selection among many alternatives, this system differs from existing systems in the literature. The hybrid structure that forms the system includes fuzzy logic, artificial neural networks, class clustering/ sorting and cognitive comparison methods. Linguistic variables are made suitable for operation with fuzzy logic and cognitive comparisons, and then scoring is done according to criteria determined by class clustering/ sorting method. Then, a set of recommendations is obtained from artificial neural networks and suitable alternatives. In different studies, these methods are used separately and satisfactory results are obtained. The established structure is then compared with rule-based systems and analyzed for efficiency and accuracy.
Benzer Tezler
- Investigation of embedding methods on gnn basedrecommender models
Çizge sinir ağı temelli öneri sistemleriüzerinde kullanılan gömme tipinin etkisinin araştırılması
MUSTAFA AKER
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF YASLAN
- Teknik lise elektronik bölümü mesleki teknik eğitim programları amaçlarına erişme düzeyinin saptanması
Başlık çevirisi yok
MUSTAFA MERAL
Doktora
Türkçe
1993
Eğitim ve ÖğretimMarmara ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADİL ÇAĞLAR
- Özel hastaneyi kullananların tercih nedenleri ve seçilen hastalık gruplarındaki ortalama yatış süresi
Başlık çevirisi yok
GÜLHAN DALOĞLU
- Next page prediction with popularity based page rank, duration based page rank and semantic tagging approach
Popülerliğe göre sayfa sıralaması, sayfada kalış sürelerine göre sayfa sıralaması ve semantik etiketlenmelerine göre bir sonraki sayfanın öngörülmesi
BANU DENİZ YANIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. PINAR ŞENKUL
- Rus Vaganova Bale Ekolü'nde ilk üç yılın bar hareketlerinin, müzik örnekleri ile incelenmesi
A study on the bar movements of the first three years in Russian Vaganova Ballet School with music samples
HÜMA İŞSEVER