İşbirlikçi filtreleme tabanlı tavsiye sistemlerinde seyreklik problemi için yeni bir model
A new model for the sparsity problem in collaborative filtering based recommendation systems
- Tez No: 865718
- Danışmanlar: PROF. DR. MURAT YÜCEL, DR. ÖĞR. ÜYESİ FAHRETTİN HORASAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 63
Özet
Web'de bulunan bilgilerin günden güne artması ve kullanımının yaygınlaşması, kullanıcıları hangi içerikleri tercih edecekleri konusunda karar veremez hale getirmektedir. Bunun yanı sıra artan içeriklerin tamamının analizi ve işlenmesi için zorluklar oluşmaktadır. Öneri sistemleri bu bağlamda, kullanıcılara tercihlerine ve ilgi alanlarına göre uygun içerik önerileri sunmaktadır. Bununla birlikte, birçok alanda ve uygulama alanındaki başarılarına rağmen, yine de çözülmeyi bekleyen bazı sorunlar ve sınırlamalar mevcuttur. Bu çalışmada işbirlikçi önerisistemlerinde karşılaşılan seyreklik problemine odaklanılmıştır. Ayrıca bu problemle birlikte ölçeklenebilirlik probleminin de üstesinden gelinmiştir. Literatürde kullanılan mevcut veri setleri ile yapılan testlere göre alınan sonuçlara göre önerilen yöntemin oldukça verimli ve maliyetinin düşük olduğu görülmektedir.
Özet (Çeviri)
The increasing availability and widespread use of information on the Web makes users unable to decide which content they prefer. In addition, there are difficulties in analyzing and processing all of the increasing content. In this context, recommender systems offer users appropriate content recommendations based on their preferences and interests. However, despite their success in many fields and applications, there are still some issues and limitations that need to be addressed. In this paper, the focus is on the sparsity problem in collaborative recommender systems. Furthermore, the scalability problem is tackled along with this problem. According to the results obtained from tests with existing dataset used in the literature, the proposed method is highly efficient and cost-effective.
Benzer Tezler
- An ontology-based hybrid recommendation system using semantic similarity measure and feature weighting
Anlamsal benzerlik ölçüsü ve özellik ağırlıklandırmaya dayanan ontoloji tabanlı melez bir tavsiye sistemi
UĞUR CEYLAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
DR. AYŞENUR BİRTÜRK
- İşbirlikçi tabanlı tavsiye sistemlerinde yeni bir matris ayrışım tekniği
A novel matrix decomposition technique in collaborative based re-commender systems
SELÇUK GÜNDÜZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAfyon Kocatepe Üniversitesiİnternet ve Bilişim Teknolojileri Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET HAŞİM YURTTAKAL
DR. ÖĞR. ÜYESİ FAHRETTİN HORASAN
- Improvements in recommender systems: Addressing data sparsity and class imbalance with attribute integration and network science
Tavsiye sistemlerinde iyileştirmeler: Veri seyrekliği ve sınıf dengesizliğinin öznitelik entegrasyonu ve ağ bilimi ile ele alınması
ELİF ECE ERDEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜNCE KEZİBAN ORMAN
- Development of recommender system algorithms for cold-start problem
Öneri sistemlerinde soğuk-başlangıç problemine yönelik algoritma geliştirimi
HAKAN YILMAZER
Doktora
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SELMA AYŞE ÖZEL
- Ontology based Recommendation System in e-learning for Turkish
Türkçe için e-öğrenme ortamlarında Ontoloji tabanlı Öneri Sistemi
MEHMET MİLLİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM AKTAŞ