Derin öğrenme tabanlı öneri sistemleri analizi ve bir uygulama

Deep learning based recommendation systems analysis and a model application

PDF İndir

Tez No: 801738
Yazar: SEDANUR YEŞİLKAYA KOÇ
Danışmanlar: DOÇ. DR. MURAT GEZER
Tez Türü: Yüksek Lisans
Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
Yıl: 2023
Dil: Türkçe
Üniversite: İstanbul Üniversitesi
Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
Bilim Dalı: Enformatik Bilim Dalı
Sayfa Sayısı: 79

Özet

Bu tez çalışmasında derin öğrenme tabanlı öneri sistemleri analizi yapılmış ve GroupLens tarafından paylaşılan, kullanıcı ve film bilgilerinin yer aldığı MovieLens Latest Small 100K veri kümesi kullanılarak bir öneri sistemi uygulaması yapılmıştır. Çalışmada Python programlama dili kullanılmıştır. Kullanılan veri kümesi ön işlemeden geçirilerek uygulanacak öneri sistemleri için hazırlanmıştır. Çalışmanın ilk bölümde Surprise kütüphanesi içerisinde bulunan algoritmalar ve kosinüs benzerliği, MSD, pearson ve pearson baseline ölçümleri kullanılarak işbirlikçi öneri sistemi uygulaması yapılmıştır. Çalışmanın ikinci bölümünde ise aktivasyon fonksiyonları kullanılarak derin öğrenme tabanlı öneri sistemi uygulaması yapılmıştır. Yapılan deneyler sonucunda çalışmanın ilk bölümünde en iyi sonucun Pearson benzerlik ölçümü kullanılarak uygulanan KNNBaseline algoritmasından elde edildiği görülmüş, çalışmanın ikinci bölümünde ise ReLU aktivasyon fonksiyonuyla en iyi sonuca ulaşıldığı gözlemlenmiştir.

Özet (Çeviri)

This thesis examines deep learning-based recommendation systems and implements a recommendation system application using the MovieLens Latest Small 100K dataset shared by GroupLens, which contains user and movie information. Python programming language is used in the study. The dataset used is preprocessed for the recommendation systems to be applied. In the first part of the study, a collaborative filtering recommendation system is implemented using algorithms and measurements such as cosine similarity, MSD, Pearson, and Pearson baseline available in the Surprise library. In the second part of the study, a deep learning-based recommendation system is implemented using activation functions. As a result of the experiments conducted, it was observed that the best result in the first part of the study was obtained using the KNNBaseline algorithm applied using the Pearson similarity measurement. In the second part of the study, it was observed that the best result was obtained using the ReLU activation function.

Benzer Tezler

Tez No
933956
Reinforcement learning-driven ensemble neural networks for heart disease prediction
Kalp hastalığı tahmini için takviyeli öğrenme tabanlı topluluk sinir ağları
ÖZGE HÜSNİYE NAMLI DAĞ
Doktora
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliği İstanbul Teknik Üniversitesi
Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEDA YANIK ÖZBAY
Tez No
945902
A frequency-based weighting mechanism for data embedding methodologies
Veri gömme yöntemleri için sıklık tabanlı ağırlıklandırma mekanizması
NAİL TAŞGETİREN
Doktora
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol Yıldız Teknik Üniversitesi
Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SIDDIK AKTAŞ
Tez No
887627
Distilling knowledge of neural networks for image analysis, model compression, data protection and minimization
Görüntü analizi, model sıkıştırma, veri koruma ve minimizasyonu için yapay sinir ağlarının bilgisinin damıtılması
REYHAN KEVSER KESER
Doktora
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol İstanbul Teknik Üniversitesi
Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
Tez No
546544
Emotion aware artificial intelligence for cognitive systems
Bilişsel sistemler için duygu farkındalıklı yapay zeka
DEĞER AYATA
Doktora
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol İstanbul Teknik Üniversitesi
Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. YUSUF YASLAN
PROF. DR. MUSTAFA ERSEL KAMAŞAK
Tez No
902436
Türk müzik türlerinin evrişimli sinir ağları ile sınıflandırması
Turkish music genres classification using convolutional neural network
SHAHAD BASSAM HAZIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol Yalova Üniversitesi
Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MURAT OKKALIOĞLU

Geri Dön