Yazılım kodlama tecrübesi tahmini ile kitap öneri sistemi: Stack Overflow deneysel çalışması
Book recommendation system with software coding experience estimation: Stack Overflow experimental study
- Tez No: 945282
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MUHAMMED MARUF ÖZTÜRK
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 123
Özet
Yazılım soru-cevap platformları, özellikle Stack Overflow, geliştiricilere yazılım sorunları ve kodlama zorluklarına yönelik hızlı çözümler sunarak önemli bir bilgi kaynağı oluşturmaktadır. Bu tezde, yazılımcıların kodlama deneyim seviyelerini tahmin etmek ve bu seviyelere uygun programlama kitapları önermek amacıyla kişiselleştirilmiş bir öneri sistemi geliştirilmiştir. Sistemin başarımını artırmak için hiperparametre optimizasyonuna yönelik özgün bir yöntem önerilmiş ve çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları üzerinde uygulanarak değerlendirilmiştir. Geliştirilen sistem; Destek Vektör Makineleri (SVM), Gradyan Artırmalı Karar Ağaçları (GBM), Rastgele Orman, Budanmış Küme Toplulukları (EPS) ve İkili İlişkilendirme Topluluğu (EBR) gibi algoritmalarla test edilmiştir. Hiperparametre optimizasyon sürecinde klasik yöntemler (Izgara Arama, Rastgele Arama, Bayes Optimizasyonu, Nelder-Mead) ile alternatif yaklaşımlar (AutoFT, DEoptim, mlrMBO, TuRBO) karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir. Önerilen yöntem, doğruluk oranını %15'e kadar artırmış, bellek tüketimini %20 oranında azaltmış ve işlem süresini dengelemiştir. En başarılı modeller yaklaşık %70 doğruluk oranına ulaşmıştır. Ayrıca, hiperparametre optimizasyonunu daha kullanıcı dostu hâle getirmek amacıyla HyperR adlı web tabanlı bir araç geliştirilmiştir. Stack Overflow verileriyle eğitilen modeller aracılığıyla kullanıcıların sorduğu sorulardan programlama dili ve deneyim düzeyi tahmin edilmekte; buna göre uygun kitaplar önerilmekte ve kullanıcılar ilgili algoritmaları seçerek hiperparametreleri görsel arayüz üzerinden yapılandırabilmektedir. Böylece, hem uzmanlar hem de teknik bilgisi sınırlı kullanıcılar için erişilebilir ve etkileşimli bir optimizasyon ortamı sunulmaktadır.
Özet (Çeviri)
Software question-and-answer platforms, especially Stack Overflow, serve as a valuable source of information by providing developers with quick solutions to software problems and coding challenges. In this thesis, a personalized recommendation system has been developed to predict programmers' coding experience levels and recommend programming books suited to their proficiency. To enhance the system's performance, a novel hyperparameter optimization method has been proposed and applied across various machine learning algorithms. The developed system was tested using algorithms such as Support Vector Machines (SVM), Gradient Boosting Machines (GBM), Random Forest, Ensembles of Pruned Sets (EPS), and Ensembles of Binary Relevance (EBR). In the hyperparameter optimization process, classical methods (Grid Search, Random Search, Bayesian Optimization, Nelder-Mead) and alternative approaches (AutoFT, DEoptim, mlrMBO, TuRBO) were comparatively analyzed. The proposed method improved accuracy by up to 15%, reduced memory usage by 20%, and maintained balanced processing time. The best-performing models achieved an accuracy of approximately 70%. Additionally, to make hyperparameter optimization more user-friendly, a web-based tool called HyperR has been developed. Using models trained on Stack Overflow data, the system predicts the programming language and experience level from user-submitted questions; based on these predictions, it recommends suitable books and allows users to configure hyperparameters through a visual interface by selecting relevant algorithms. Thus, it offers an accessible and interactive optimization environment for both expert users and those with limited technical knowledge.
Benzer Tezler
- Yeni nesil mikro - bilgisayarlar yardımı ile betonarme döşemelerin TS 500'e göre projelendirilmesi için bir fortran yazılımı
Başlık çevirisi yok
LATİFE KONYALI
Yüksek Lisans
Türkçe
1989
İnşaat MühendisliğiAkdeniz Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. ADNAN KUYUCULAR
- Müşteri ilişkileri yönetiminde süreç, proje yönetimi yaklaşımı ve emlak sektöründe uygulaması
Process, project management approach of customer relationship management and application in real estate sector
OĞUZHAN UĞUR
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHaliç ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. KENAN ÖZDEN
- İktidar baskı birey ilişkilerinin bir bağlam olarak 1960 sonrası çağdaş seramik uygulamalarına yansımaları
The reflections of power domination individual relations towards the paractises of contemporary ceramics after the 1960s
ÖZGE BİLTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Güzel SanatlarAkdeniz ÜniversitesiSeramik ve Cam Tasarımı Ana Sanat Dalı
YRD. DOÇ. KEMAL TİZGÖL
- Prostat adenokarsinomlarında gleason skoru, ekstrakapsüler yayılım, veziküla seminalis tutulumu ve perinöral invazyon ile p21, p27, siklin d1 ve ki-67 ekspresyonu arasındaki ilişkinin değerlendirilmesi
Expression of p21, p27, cyclin D1 and Ki-67 in prostatic adenocarcinoma: correlation with Gleason score, extracapsular extension, vesicula seminalis invasion and perineural invasion
GÜL AĞRALI TÜRKCÜ
- Larenks ve hipofarenks karsinomlu hastalarda boyun metastazında ekstrakapsüler yayılımı etkileyen faktörler
Factors affecting extracapsular spread in neck metastasis in patients with laryngeal or hypopharyngeal carcinoma
ABDÜLKADİR İMRE
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2007
Kulak Burun ve BoğazSağlık BakanlığıKulak Burun Boğaz Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL SEMİH ÖNCEL