Biyoinformatik algoritmaların konum tabanlı öneri sistemlerinde uygulanması
Implementation of bioinformatics algorithms in location-based recommendation systems
- Tez No: 701829
- Danışmanlar: PROF. DR. NEVCİHAN DURU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
Sonraki rezervasyon tahmin problemi bir sistemdeki kullanıcıların sonraki davranışlarını rezervasyon verileri üzerinden tahmin etmeyi amaçlamaktadır. Tezde konum tabanlı öneri sistemlerindeki kullanıcı tercihlerini tahmin etmek amacıyla Saklı Markov Modelerinin'nin özel bir uzantısı olan PHMM (Profile Hidden Markov Model) ve biyoinformatik algoritmaların birlikte kullanıldığı bir yöntem sunulmaktadır. Bu çalışmada işbirlikçi filtreleme yaklaşımı temelinde bir sonraki davranışı tahmin edilmesi istenen kullanıcıya benzer profildeki diğer kullanıcıların seçilmesi için biyoinformatik hizalama algoritmalarından yararlanılmıştır. Seçilen kullanıcılar PHMM üzerinde modellenerek yöntemin test edilmesi aşamalarında Weeplaces veri kümesi kullanılmıştır. Yapılan deneysel testler sırasında modellenecek kullanıcı sayısı ve kullanıcının tercih tahmininde dikkate alınan önceki tercih sayısı parametre değişimlerinin yöntemin başarısına etkisi incelenmiştir. Elde edilen sonuçlar kullanıcı sayısı parametresinin belli bir optimal değerde en yüksek başarıyı verdiği tercih sayısı parametre değişiminin ise etkisinin oldukça zayıf olduğu görülmüştür.
Özet (Çeviri)
The next check-in prediction problem aims to estimate the next behavior of users in a system based on reservation data. In the thesis, a method in which the Profile Hidden Markov Model, which is a special extension of the Hidden Markov Models, and bioinformatic algorithms are used together, is presented in order to predict user preferences in location-based recommendation systems. In this study, bioinformatics alignment algorithms were used to select other users with a profile similar to the user whose next behavior is desired to be predicted on the basis of a collaborative filtering approach. Selected users were modeled on PHMM and Weeplaces dataset was used in testing the method. During the experimental tests, the effect of the changes in the parameter of the user number to be modeled and the parameter of previous preferences the number taken into account in the estimation of the user on the success of the method was examined. The results show that the user number parameter gives the highest success at a certain optimal value, and the effect of the preference parameter change is quite weak.
Benzer Tezler
- DNA dizilerinin de Bruijn grafları ile incelenmesi
Analysis of DNA sequences with de Bruijn graphs
İRFAN KILIÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ KARCI
- Machine learning models for microbiome-based classification of axolotl limb regeneration phases
Aksolotl uzuv rejenerasyon aşamalarının mikrobiyoma dayalı sınıflandırılması için makıne öğrenimi modellerı
ABDULLAH HÜSEYİN KÖSEOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Biyoistatistikİstanbul Medipol ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği ve Biyoenformatik Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KIVANÇ KÖK
- Genetik algoritmaların bilimsel yayınlarda kullanımının metin madenciliği yaklaşımı ile bibliyometrik analizi
Bibliometric analysis of the use of genetic algorithms in scientific publications with text mining approach
İSAKHAN KARABAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErzincan Binali Yıldırım ÜniversitesiYapay Zeka ve Robotik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FULYA ASLAY
- İnsan mikrobiyomunda bulunan bakteriyofaj komünitesinin konakçı hastalıklarıyla olan ilişkisinin araştırılması
Investigation of the relationship bacteriophage community in the human microbiome with host diseases
MEHMET HORA
Doktora
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBiyoinformatik Sistemler Biyolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYCAN GÜNDOĞDU
- Service virtualization using recorded interactions
Kayıtlı etkileşimleri kullanarak servis sanallaştırma
HASAN FERİT ENİŞER
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ALPER ŞEN