Location recommendation for groups on location-based social networks
Konum tabanlı sosyal ağlarda gruplar için konum önerisi
- Tez No: 650520
- Danışmanlar: PROF. DR. PINAR KARAGÖZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 72
Özet
Araştırma ve iş alanlarında, konuma dayalı hizmetler trend olan bir konu haline geldi. Sosyal ağların ve çevrimiçi toplulukların artan popülaritesi ile birlikte, kullanıcıların benzer ilgi alanlarına sahip diğer kullanıcılar ile etkileşime girmesini desteklemek ve grup olarak dışarıda yemek yemek veya arkadaşlarla bir film izlemek gibi ortak etkinlikler için öneriler sağlamak adına grup öneri sistemleri ortaya çıktı. Fakat, mevcut çalışmaların çoğu bireysel önerilere odaklandığından, gruplara önerilerde bulunma teknikleri ve yaklaşımları sınırlı kalmıştır. Bu çalışmada, aynı mekanları ziyaret eden grup üyelerinin, uzmanların (fenomenlerin) ve güvenilir kullanıcıların mevcut konumlarına dayalı öneriler oluşturmak için Yeniden Başlatmalı Rastgele Yürüyüş (RWR) algoritmasını kullanarak bir grup kullanıcıya etkinlik/mekan önerme sorunu ele alınmıştır. Konum tabanlı sosyal ağlarda (LBSN) kullanıcıların güven faktörünü dahil ederek yeni bir yaklaşım öneriliyor. İlki, gruptaki her üye için Rastgele Yürüyüş algoritması ile oluşturulan konum önerilerini, bireylerin tercihlerini ve objektiflik puanlarını dikkate alarak ortak bir paydada toplar. İkincisi, tercihleri ve mekan kategori türlerini harmanlayarak bir grup profili oluşturmaya ve bu grup profilini Random Walk algoritmasını bir kez çalıştırarak öneriler sunmaya dayanmaktadır. Farklı grup büyüklükleri üzerinde ve kullanıcıların güven faktörünü de içeren kapsamlı deneyler yapılmıştır. İnceleme, konum tabanlı sosyal ağ platformu Foursquare veritabanından toplanan veriler üzerinde gerçekleştirilmiştir. Deneyler, kullanıcıların güven faktörünün grup öneri sisteminin performansını geliştirdiğini ve önerilen algoritmanın, temel metodlara kıyasla gruplara yüksek doğrulukta önerilerde bulunduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
In research and business areas, location-based services have become a trending subject. With the increasing popularity of social networks and online communities, group recommendation systems arise in order to support users to interact with those having similar interests, and to provide recommendations for joint activities, such as eating out as a group or seeing a movie with friends. However, the techniques and approaches to provide recommendations to groups are limited, as most of the available studies focus on individual recommendations. In this study, the problem of recommending venues to a group of users is addressed by employing Random Walk with Restart (RWR) algorithm to generate recommendations based on the current location of group members, experts and trusted users visiting the same venues. A new approach is proposed by including the trust factor of users in location-based social networks (LBSNs). The first one aggregates the location recommendations that are generated with the Random Walk algorithm for each member in the group, taking the preferences and objectivity scores of the individuals into account. The second one is based on creating a group profile by blending preferences and venue category types, and using this group profile to run the Random Walk algorithm once. Comprehensive experiments have been performed on different group sizes, and including trust factor of users. The analysis is conducted on the data collected from the location based social network platform Foursquare. The experiments have shown that the trust factor of users improves the performance of group recommendation system and the proposed algorithm provides recommendations to groups with high accuracy compared to the baselines.
Benzer Tezler
- Sosyal ağ verisi kullanılarak mobil telefonlar için öneri altyapısı tasarlanması
A recommendation framework for mobile phones based on social network data
ALPER ÖZCAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ŞULE GÜNDÜZ ÖĞÜDÜCÜ
- Exploring opinions of corporate instructional designers on their professional development and training needs
Kurumsal öğretim tasarımcılarının mesleki gelişim ve eğitim ihtiyaçları konusundaki görüşlerinin araştırılması
NAZLI GÖKALP
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Eğitim ve ÖğretimOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEğitim Programları ve Öğretimi Ana Bilim Dalı
DR. ELİF ÖZTÜRK
- Yeşilköy, tarihi merkezde (Köyiçi), sosyal, yapısal ve kentsel oluşumun irdelenmesi
Yeşilköy-Köyiçi a study concerning an historical center development of the social and structural
FATMA YILDIRIM
- New forms of the creative economy: Creative hubs in Istanbul
Yaratıcı ekonomı̇nı̇n yenı̇ formları: İstanbul'dakı̇ yaratıcı merkezler
MELTEM PARLAK
Doktora
İngilizce
2021
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TÜZİN BAYCAN