Feature analysis for recommender systems using transformer-based architectures
Transformatör tabanlı mimariler kullanan tavsiye sistemleri için öznitelik analizi
- Tez No: 795191
- Danışmanlar: PROF. DR. TUNGA GÜNGÖR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 60
Özet
Tavsiye sistemleri; milyarlarca öge arasından, onlar ile ilgili ögeleri kullanıcılara önermeye yardımcı olan teknoloji temelli çözümlerdir. Bu; bir film, yemek, tatil yeri, ayakkabı veya bir müzik parçası gibi herhangi bir şey olabilir. Sıralı ve oturum tabanlı tavsiye sistemleri, geleneksel tavsiye sistemlerinden farklı olarak kullanıcıların öğelerle etkileşim sırasına dikkat ederek öneriler yaparlar. Bu tür sistemlerin avantajı değişen zevkleri dikkate almalarıdır. Ayrıca, bazı yasal gereklilikler nedeniyle zaman zaman kullanıcıların verileri toplanamamaktadır ve tavsiye sistemi o oturumda elde edilen bilgilerle öneri yapmak zorunda kalmaktadır. Bu gibi nedenler, sıralı ve oturum tabanlı tavsiye sistemlerinin önemini oluşturur. Bu tezde, Transformers4rec framework kullanarak sıralı ve oturum tabanlı tavsiye sistemleriyle deneyler yapılmıştır. Transformatör mimarilerinin kısa etkileşim serilerinde daha iyi çalıştığı gözlemlenmiştir. Özellikle zaman tabanlı öznitelikler olmak üzere, ek özniteliklerin sonuçları iyileştirdiği gösterilmiştir. Ayrıca, sonuçların veri boyutu, şekli ve türüne göre değiştiği incelenmiş ve yorumlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Recommender systems are technology-based solutions that assist users by suggesting relevant items among millions of items. It could be anything like a movie, a meal, a vacation spot, shoes, or a piece of music. Unlike traditional recommender systems, sequential and session-based recommender systems make recommendations by paying attention to the order of items that users interact with. The advantage of such systems is that they take into account varying tastes. Additionally, due to some legal requirements, the users' data cannot be collected from some platforms, and the recommender system has to suggest the session's information without having any previous knowledge. It may only have to recommend products according to a few interactions in that session. These reasons constitute the importance of sequential and session-based recommender systems. In this thesis, we have experimented with sequential and session-based recommender systems using the Transformers4rec framework, which allows us to use transformer architectures in recommender systems. We observed that transformer architectures work better in short interaction sequences than long ones. We showed that additional features enhance the model's performance, particularly time-based features. Additionally, we examined and interpreted that the importance of features changes according to the size, shape, and type of data.
Benzer Tezler
- Sosyal mühendislikte komplo tabanlı içeriklerin yapay zekâ ile analizi
Analysis of conspiracy-based content in social engineering with artificial intelligence
EMEL KOÇYİĞİT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH ÇALLI
- Veri merkezleri için makine öğrenmesi temelli izleme sistemi tasarımı
Machine learning based monitoring system design for data centers
METEHAN HAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar ve Bilişim Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH SEVİN
- İnşaat projelerinde akıllı mobil cihazlarla desteklenen verimlilik kontrol sistemi önerisi ve kullanım deneyimleri hakkında inceleme
Smart mobile devices integrated productivity control system proposal and analysis of user experiences in the construction projects
ONUR KEREM ÖRENLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DENİZ ARTAN
- Bornova'da bir levanten mirası: Varipati köşkü koruma projesi
A levantine heritage in bornova: Varipati mansion conservation project
İBRAHİM CAN KIRSEVEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. IŞIL POLAT PEKMEZCİ
- Tekirdağ İnönü Ortaokulu: Mevcut durum, koruma sorunları ve önerileri
Tekirdağ İnönü Middle School: Current state, conservation issues and proposals
YUNUS EMRE GÜNDOĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ UMUT ALMAÇ