Derin öğrenme tabanlı işbirlikçi filtreleme yöntemini kullanarak restoran tavsiye sisteminin geliştirilmesi
Developing restaurant recommendation system with neural collaborative filtering method
- Tez No: 691048
- Danışmanlar: DOÇ. ILHAM HUSEYINOV
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Derin öğrenme, Hibrit yöntem, Tavsiye sistemleri, Çok katmanlı perseptronlar, İşbirlikçi filtreleme, Deep learning, Hybrid method, Recommender systems, Multilayer perceptrons, Collaborative filtering
- Yıl: 2021
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Tavsiye Sistemleri kullanıcılara kişiselleştirilmiş bir ürün veya hizmet sunmak amacıyla hazırlanmıştır. Amacı kullanıcıların geçmişte bıraktıkları verilerine göre, gelecekte yapılacak hareketlerini tahmin etmek ve bunlara uygun önerilerde bulunmaktır. Son dönemdeki çalışmalar derin öğrenme tabanlı işbirlikçi filtreleme yönteminin yüksek başarı oranına sahip olduğunu kanıtlamıştır. Ama bu yöntemin restoran tavsiye sistemlerinde uygulanmasına yönelik bir çalışma bulunmamaktadır. Bu çalışmanın amacı bu boşluğu doldurmaktır. Bunun için farklı restoran veri setlerini ve derin öğrenme tabanlı işbirlikçi filtreleme algoritmasını kullanarak çeşitli modeller tasarlanmıştır. Çalışma için belirlenen değerlendirme kıstasları doğrultusunda çalışmada geliştirilen modellerin sonuçları karşılaştırılmıştır. Karşılaştırma sonuçları grafik olarak sunulmuştur. Sonuç olarak derin öğrenme tabanlı işbirlikçi filtreleme algoritmasına dayalı en uygun yöntem ve bu yöntemin parametreleri bulunmuş olacaktır.
Özet (Çeviri)
Recommendation Systems are designed to provide a personalized product or service to the user. Its purpose is to predict the future actions of users based on their past behavior and make suggestions accordingly. Recent studies have proven that Deep Learning-based collaborative filtering method has a high success rate. However, there is no study on the implementation of this method in restaurant recommendation systems. The goal of this study is to fill this gap. For this purpose, different models were designed using different restaurant datasets and a deep learning-based collaborative filtering algorithm. The results of the models developed in the study were compared in line with the evaluation criteria determined for the study. Comparison results are presented graphically. As a result, the most optimal method based on deep learning-based collaborative filtering algorithm and the parameters of this method will be found.
Benzer Tezler
- Antakya tarihi ticaret merkezi mekansal yapı değişim ve gelişim sürecinin kent ticaret merkezi planlamasına etkinliği
The Effectiveness of spatial structural chance and development period of the historical trade center of Antakya in the urban trade planning
NEVİN TURGUT
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Şehircilik ve Bölge PlanlamaGazi ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURCAN UYDAŞ
- Türkiye'de aile planlaması çalışmalarında erkeklerin önemi, hastane personeli ile fabrika işçilerinin doğum kontrol yöntemlerine karşı tutum ve davranranışlarında farklılığın araştırılması
Başlık çevirisi yok
KAMİL MALKOÇLU
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
Demografiİstanbul ÜniversitesiAile Sağlığı Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERİN KÖSEBAY
- Deri temizliği hemşirelik tekniğine uygun olarak yapılmış ve yapılmamış hastalarda ameliyat sonrası yara enfeksiyonunun görülme sıklğı
A Comparison of wound infection incidences between the patients who were cleansed in ward according to the nursing technique and those who were cleansed in operating room
NÜKHET TÜRKEL
- Sivas yöresinde izole edilen dermatofitler
Dermathopytes isolated in the Sivas area of Turkey
ÖZDER ÖZTUNALI
Yüksek Lisans
Türkçe
1984
MikrobiyolojiCumhuriyet ÜniversitesiMikrobiyoloji Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. YAHYA HAKGÜDENER
- Değişik derim zamanı ve önsoğutmanın Bursa siyahı incir çeşidinin meyve kalitesi ve pazarlama süresi üzerine etkileri
Effects of haruest time and precooling on fruit quality and shelf-life of the fig variety“Bursa siyahı”
FÜSUN GÜRSEL ÇELİKEL