Recommender system framework based on datamining techniques
Veri madenciliği tekniklerine dayalı tavsiye sistemi
- Tez No: 299100
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. DERYA BİRANT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Ürün tavsiyesi kullanıcıların doğru kararı vermesine yardımcı olan zaman ve para kaybını azaltan bir iş aktivitesidir. Artan veri miktarı ile birlikte günden güne popular hale gelmiştir.Tavsiye sistemini gerçeklemek için iki yaklaşım vardır: İçerik Tabanlı Filtreleme ve İşbirlikçi Filtreleme. İşbirlikçi filtreleme bir kullanıcı geçmişte ne yapıyorsa şimdi ve gelecekte de aynı şeyi yapacağını düşünür. Yakın kullanıcıları bulmaya çalışır. İçerik tabanlı filtreleme kullanıcının aramalarıyla, sayfa tıklamalarıyla ilgilenir. Bunlara benzer öğeleri tavsiye eder.Önerilen modelin işleyişini göstermek için bir film tavsiye sistemi, CinreC, geliştirilmiştir. Model öğenin türünden bağımsız olarak geliştirildi. Sistem sadece ara yüz değiştirilerek kitap, müzik, TV programı, gezi, haberler gibi çeşitli tavsiye sistemlerine dönüştürülebilinir. Deney sonuçları da önerilen algoritmanın istikrarlı ve etkili bir şekilde çalıştığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Product recommendation is a business activity that helps users to make the right decision and to decrease the time of waste and money. With increasing data amount, it is becoming popular day by day.There are two approaches to implement the recommender system: Collaborative Filtering and Content Based Filtering. Collaborative filtering thinks that what a user thinks in the past thinks same now and in the future. It tries to find close users. Content based filtering deals with searches and clicks of the user. It recommends similar items to those items.In order to demonstrate the efficiency of proposed model, a movie recommender application, CinreC, was developed. The model was constructed independently from the type of item. The system can be converted to other recommendation systems, such as books, music, TV programs, trips, news recommender systems by only changing the user interface. The experimental results show that proposed algorithm can efficiently perform online dynamic recommendation in a stable manner.
Benzer Tezler
- Methods to improve recommender systemsine-commerceande-learning environments
E-ticarette öneri sistemlerini geliştirme yöntemleri ve e-öğrenme ortamları
AMMAR JABAKJI
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Dokümantasyon ve EnformasyonKadir Has ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Prof. Dr. HASAN DAĞ
- Transferring the data obtained using topsıs and artificial neural networks within the framework of ındustry 4.0 with production management system mes to the erp system
Endüstri 4.0 çerçevesinde üretim yönetim sistemi mes ile topsis ve yapay sinir ağlari kullanilarak elde edilen verilerin ERP sistemine aktarilmasi
GİZEM ŞARA ONAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÇAKMAKÇI
- Web portallarında kullanıcı davranışlarının yerinde tespiti ve web madenciliğinde kullanımı için yenilikçi bir yaklaşım
An innovative approach for on-premises detection of user behaviors on web portals and its use in web mining
ÖZKAN CANAY
Doktora
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÜMİT KOCABIÇAK
- Sakarya büyükşehir belediyesine ait evrak verilerinin veri madenciliği yöntemleri ile incelenmesi
Analysis of document datas of sakarya metropolitan municipality using data mining methods
ENGİN UÇAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİLÜFER YURTAY
- Kentsel yeşil ağlar: İstanbul Sarıyer örneği
Urban green networks: case of Istanbul, Sariyer
MÜGE TOKUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
Peyzaj Mimarlığıİstanbul Teknik ÜniversitesiPeyzaj Mimarlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAYRİYE EŞBAH TUNÇAY