PubMed article recommendation system based on collaborative filtering
İşbirlikçi filtreleme ile PubMed makale öneri sistemi
- Tez No: 620650
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ADİL ALPKOÇAK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- 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
PubMed, her gün binlerce yeni makale ile güncellenen biyolojik ve tıp bilimleri hakkındaki en büyük erişime açık veri tabanlarından biridir. Ayrıca PubMed, MEDLINE, yaşam bilimleri dergileri ve çevrimiçi kitaplardan biyomedikal literatür için 30 milyondan fazla alıntı içeriyor. Araştırmacılar, artan sayıda biyomedikal literatürlerinde istedikleri yayınları bulmakta zorlanmaktadırlar. Bu nedenle, araştırmacıların özellikle ilgilendikleri materyalleri bulmalarına yardımcı olan bir öneri sistemi tasarlamak önemlidir. Bu çalışmada PubGate isimli bir PubMed makale öneri sistemi geliştirdik. Öneri sistemimiz, içeriğe dayalı yaklaşımla birlikte daha çok işbirlikçi yaklaşımı kullanan karma bir yaklaşıma dayanmaktadır. İşbirliğine dayalı filtreleme yaklaşımı için, kullanıcılar arasında ilgilendikleri makalelere ve ilgi alanlarına göre anahtar kelimeleri kullanarak benzerlikleri hesaplamak için Jaccard benzerliği özniteliğini kullandık ve benzer ilgi alanlarına sahip kullanıcılara ilgilenebilecekleri makaleleri tavsiye ettik. İşbirlikçi filtreleme, genellikle geçmişi olmayan yeni kullanıcılarla ilgili soğuk başlatma sorunundan muzdariptir. Bu sorunun üstesinden gelmek için, kullanıcılara anahtar kelimeleri temel alarak makaleler önermek için Elasticsearch motorunu entegre ettik. Bu tez, kullanıcılara PubMed makaleleri önermek için hem arama motorunu hem de işbirliği yaklaşımınıs birleştirir.
Özet (Çeviri)
PubMed is one of the largest public databases on biological and medical sciences, it contains more than 30 million biomedical articles cited from several resources such as online books, confrences, and journals, the biggest percentage of citations comes from MEDLINE. In additon to the current articles, PubMed is being updated on a daily basis with new articles. Researchers are finding it very hard to cope with exponentially increasing numbers of biomedical literature, for that reason there is a need to design a recommendation system that helps researchers in finding materials that are relevant to them. In this study we proposed a PubMed article recommendation system, PubGate. Our recommendation system is based on a hybrid approach using both content-based and collaborative approach with focus on the latter. For the collaborative filtering approach, we have used Jaccard similarity to compute the similarities between the users according to their liked articles and their keywords of interest, where we recommended articles that have been liked the most by similar users. Collaborative filtering usually suffers from the cold start problem, which is related to new users who have zero history. To overcome this problem, we integrated Elasticsearch engine to recommend articles to users based on their given keywords of interest. This thesis combines both content-based and collaborative approaches to recommend PubMed articles to the users.
Benzer Tezler
- Bebek ve küçük çocuk obezitesinin önlenmesine yönelik kılavuz geliştirme
Guideline development for the prevention of infant and young child obesity
SİNEM ERDİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Beslenme ve Diyetetikİstanbul ÜniversitesiÇocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLDEN FATMA GÖKÇAY
- Automatic assignment of mesh keywords for articles using information retrieval system for PubMed
PubMed bilgi geri getirim sistemini kullanarak makalelere otomatik anahtar kelime atama
FATİH DİLMAÇ
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ADİL ALPKOÇAK
- Bilişsel sinirbilim ve matematik eğitimi üzerine bir sistematik derleme çalışması
A systematic review study on cognitive neuroscience and mathematics education
EFE OKYAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Eğitim ve ÖğretimDokuz Eylül ÜniversitesiMatematik ve Fen Bilimleri Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ESRA BUKOVA GÜZEL
- Türkiye'de aile hekimliği alanında 2015-2019 yılları arasında yapılmış uzmanlık tezlerinin yayına dönüştürülme oranlarının değerlendirmesi
Bibliometric and qualitative analysis of family medicine specialization dis-sertations in Turkey for 2015-2019
MAHNUR MAHDUM
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
2023
Aile HekimliğiSağlık Bilimleri ÜniversitesiAile Hekimliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEÇİL ARICA
- Kanıta dayalı tıp temelli soru yanıt sistemi
A question answering system on evidence based medicine
ALİRIZA ARIBAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiDOÇ. DR. ADİL ALPKOÇAK