Geri Dön

A hybrid recommendation system capturing the effect of time and demographic data

Profil verilerini kullanarak kulanıcı tercihlerinde zamana bağlı değişimi yakalayan melez önerme sistemi

PDF İndir

  1. Tez No: 269507
  2. Yazar: FULYA OKTAY
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. FERDA NUR ALPASLAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Dünya çapındaki ağın (WWW) sağladığı bilgi son yıllarda hızlı bir büyüme gösterdi ve bu insanların ihtiyaç duydukları veriye ulaşmaları için yeni yaklaşımların oluşmasına yol açtı. İnternet sayfaları ve arama motorları istediğimiz bilgiye ulaşmamız için yetrince güçlü olsalar dahi, bilgiyi sunmak ve insanların ona erişmesini beklemek vrimli bir çözüm değil. Bireylerin veriye ulaşma hızını düşürk ve tam anlamıyla aradıkları bilgiye ulaşmalarını sağlamak için daha yaratıcı ve faydalı çözümler geliştirilmeli. Tavsiye sistemleri bu amacı gerçekleştiren yöntemlerden biridir. Bu sistemlerin altnda yatan temel düşünce, kullanıcıların istediği şeyin ne olduğunu onların yaptığı işlemler ile anlayan ve istedikleri bilgilere benzer bilgiler bulmaya çalışan bir sistem tasarlamaktır. Bu alanda, film kitap, internet sitesi gibi ürünlr tavsiy eden pek çok çalışma yapılmıştır. Bu çalışmaların hepsi içerik tabanlı(CB) ve kolaboratif filtreleme(CF) olmak üzere iki temel prensibe dayanmaktadır. Bu tez çalışması içinde, hem içerik tabanlı hem de işbirlikçi filtreleme yeteneği olan ve zamansal ve mekansal değişimler dikkate alınarak yapılmış bir tavsiye sistemi tanıtılacaktır. TDRS adlı bu sistemde, CB ve CF metodularını melezleştiren sistemlere zamansal, mevsimsel değişimler ve bölgesel farklılıkların da dikkate alındıgı yeni bir metod eklenmiş ve bir iyileştirmeye gidilmiştir.

Özet (Çeviri)

The information that World Wide Web (WWW) provides have grown up very rapidly in recent years, which resulted in new approaches for people to reach the information they need. Although web pages and search engines are indeed strong enough for us to reach what we want, it is not an efficient solution to present data and wait people to reach it. Some more creative and beneficial methods had to be developed for decreasing the time to reach the information and increase the quality of the information. Recommendation systems are one of the ways for achieving this purpose. The idea is to design a system that understands the information user wants to obtain from user actions, and to find the information similar to that. Several studies have been done in this field in order to develop a recommendation system which is capable of recommending movies, books, web sites and similar items like that. All of them are based on two main principles, which are collaborative filtering and content based recommendations. Within this thesis work, a recommendation system approach which combines both content based (CB) and collaborative filtering (CF) approaches by capturing the effect of time like purchase time or release time. In addition to this temporal behavior, the influence of demographic information of user on purchasing habits is also examined this system which is called ?TDRS?.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    444749

    A hybrid recommendation system

    Bir hibrit tavsiye sistemi

    AHMED ADEEB JALAL JALAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. OĞUZ ALTUN

  2. Tez No

    223517

    A hybrid music recommendation system based on different features of the music and users

    Müziğin ve kullanıcıların farklı niteliklerine göre melez müzik tavsiye sistemi

    BERNA ALTINEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. ZEHRA CATALTEPE

  3. Tez No

    269012

    A hybrid video recommendation system based on a graph-based algorithm

    Grafik tabanlı bir algoritmaya dayalı hibrit video öneri sistemi

    GİZEM ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    DOÇ. DR. NİHAN KESİM ÇİÇEKLİ

  4. Tez No

    584972

    A hybrid article recommendation system based on deep learning and co-publication network analytics

    Derin öğrenme ve ortak yayın ağı analitiklerine dayalı bir hibrit bilimsel makale öneri sistemi

    BÜŞRA ATLANEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Mühendislik BilimleriBoğaziçi Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ONUR DURAHİM

  5. Tez No

    338581

    A hybrid geo-activity recommendation system using advanced feature combination and semantic activity similarity

    İleri özellik birleştirme ve anlamsal eylem benzerliği kullanan melez coğrafi eylem öneri sistemi

    MASOUD SATTARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İSMAİL HAKKI TOROSLU

Geri Dön