Geri Dön

İşbirlikçi filtreleme yöntemi ile meslek tavsiye sistemi

Vocational recommendation system with collaborative filtering method

PDF İndir

  1. Tez No: 859314
  2. Yazar: FATMA TEKİN
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALTAN MESUT
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Trakya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Hesaplamalı Bilimler Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 81

Özet

Meslek seçimi bireylerin gelecekteki kariyerlerini belirleme sürecinde önemli bir karar noktasıdır. Mevcut durumda genellikle lise öğrencilerine meslek seçiminde yardımcı olmak için kişilik ve yeteneklerini ölçen testler yapılmaktadır. Rehber öğretmenler bu testlerin yanında öğrencinin akademik başarısına dayalı önerilerde de bulunabilmektedir. Bu tez çalışmasında, gençlere meslek seçimi için yardımcı olabilecek farklı bir öneri sistemi geliştirilmiştir. Bu sistem, meslek sahibi kişilerin, üniversite öğrencilerinin ve lise öğrencilerinin anket sorularına verdikleri yanıtları kullanarak benzerlik analizleri yapmayı hedefler. Bu analizlere göre anketi yanıtlayan gençlere, en yüksek oranda benzer yanıtlar veren yetişkinlerin meslekleri (eğer o meslekleri icra etmekten mutlu iseler) öneri olarak sunulmaktadır. Yapılan anketlerdeki sorular içinde, RIASEC testi gibi kişilik belirlemeye yönelik testlerdeki sorular ve lisede okutulan derslerden hangilerini sevdiklerini anlamaya yönelik soruların yanında, üniversite öğrencileri için okudukları bölümden, meslek sahipleri için ise yaptıkları meslekten memnun olup olmadıklarını ve seçimlerini neye göre yaptıklarını anlamaya yönelik ek sorular da bulunmaktadır. Mevcut durumda RIASEC testine göre belirlenen kişilik özellikleri örneğin gerçekçi (realistic: R) ise bu kişilik tipine uygun olabilecek önceden belirlenmiş bazı meslekler önerilmektedir. Geliştirdiğimiz işbirlikçi filtrelemeye dayalı öneri sisteminde hem RIASEC testindeki sorular hem de hangi dersleri sevdiklerine yönelik sorulara verilen yanıtlar üzerinden“lise öğrencileri”ile“üniversite öğrencileri + meslek sahipleri”arasında kosinüs benzerliğine dayalı bir model kullanılarak,“en yüksek benzeşmeye”göre meslek önerisi yapılmaktadır. Tez çalışmasında ayrıca verinin az olduğu“soğuk başlangıç”durumunda kullanılabilecek bir hibrit yöntem de önerilmiştir. Bu yöntemde RIASEC testi sonucuna göre belirlenen kişiliğe uygun meslekler bir kümede, lisede okutulan derslerden hangilerini sevdiklerine yönelik sorulardan elde edilen veriler üzerinden kosinüs benzerliği ile elde edilen yüksek benzerlik gösteren kişilerin meslekleri diğer bir kümede saklanmış, ve bu iki kümenin kesişiminde yer alan meslekler önerilmiştir. Ankete yüksek oranda katılım sağlanamamış olması nedeniyle (bazı mesleklerden katılım olmaması veya sadece 1-2 kişinin olması gibi), istenen doğrulukta analiz sonuçları elde edilememiş olsa da sunulan bu Meslek Tavsiye Sistemi gelecek araştırmalara ve uygulamalara temel oluşturabilecek değerli bir katkı sağlamıştır.

Özet (Çeviri)

Career choice is an important decision point in the process of determining people's future careers. Currently, tests that measure the personality and abilities of high school students are generally performed to help them choose a career. In addition to these tests, counselors can also make suggestions based on the student's academic success. In this thesis, a different recommendation system has been developed that can help young people in choosing a career. This system aims to perform similarity analyzes using the answers given to survey questions by professional people, university students and high school students. According to these analyses, the professions of the adults who gave similar answers at the highest rate (if they are happy to pursue those professions) are offered as suggestions to the young people who answered the survey. Among the questions in the surveys, in addition to the questions in personality determination tests such as the RIASEC test and questions to understand which of the courses taught in high school they like, there are also additional questions for university students to understand whether they are satisfied with the department they study, for professionals, whether they are satisfied with the profession they do, and how they make their choices. Currently, if the personality traits determined according to the RIASEC test are realistic (R), for example, some predetermined professions that may be suitable for this personality type are recommended. In the collaborative filtering-based recommendation system we have developed, a career recommendation is made according to the“highest similarity”by using a model based on cosine similarity between“high school students”and“university students + professionals”based on both the questions in the RIASEC test and the answers to questions about which courses they like. In this thesis, a hybrid vii method that can be used in the“cold start”situation where data is scarce is also proposed. In this method, the professions suitable for the personality determined according to the results of the RIASEC test were kept in one set, the professions of people with high similarity obtained through cosine similarity, based on the data obtained from questions about which of the courses they liked in high school, were stored in another set, and the professions at the intersection of these two sets were recommended. Although the analysis results could not be obtained with the desired accuracy due to the lack of high participation in the survey (such as lack of participation from some professions or only 1-2 people), this Profession Recommendation System provided a valuable contribution that can form the basis for future research and applications.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    378415

    Zamana bağlı işbirlikçi filtreleme

    Collaborative filtering with temporal dynamics

    ÇİĞDEM BAKIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SONGÜL ALBAYRAK

  2. Tez No

    857069

    Organik bileşiklerin akuatik toksisitelerinin in siliko yöntemlerle araştırılması ve tahmini

    Investigation and prediction of aquatic toxicity of organic compounds via in silico methods

    ELİF MERVE EMİNOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    KimyaMarmara Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SAFİYE ERDEM

    PROF. DR. MELEK TÜRKER SAÇAN

  3. Tez No

    478574

    A new weighting approach to solve data sparsity problem in collaborative filtering

    İşbirlikçi filtreleme yöntemi ile seyrek veri problemini çözmek için yeni bir ağırlık benzetim yaklaşımı

    TASNIM ZAYET

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MİNE ELİF KARSLIGİL YAVUZ

  4. Tez No

    396989

    Kullanıcı davranışına dayalı tavsiye motoru

    User behaviour based recommendation engine

    ANIL UTKU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL

  5. Tez No

    794353

    MR görüntülerinde veri analizi ve eksik verinin tamamlanması: Demans hastalıkları uygulaması

    Data analysis in MR images and imputing missing data: An application for dementia diseases

    SAVAŞ OKYAY

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NİHAT ADAR

Geri Dön