Akıllı televizyon kullanıcı verisine dayalı bir öneri sistemi
A recommender system exploiting smart TV user data
- Tez No: 789730
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ BİROL ÇİLOĞLUGİL, DOÇ. DR. KASIM SİNAN YILDIRIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Kullanıcı analizi, Kullanıcı davranışları, Makine öğrenmesi, Profil belirleme, Sayısal televizyon, Veri analizi, User analysis, User behaviors, Machine learning, Profile evaluation, Digital television, Data analysis
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Öneri sistemleri kullanıcıların içerik tercihlerine, ilgi düzeylerine veya toplulukların seçimlerine göre öneri veren sistemlerdir. Günümüzde film, dizi, televizyon, dijital medya içeriklerinin önerilmesi kısmında önemini gün geçtikçe arttırmaktadır. Akıllı televizyonlar, geleneksel televizyonlardan farklı olarak internet bağlantısına sahiptir. Akıllı televizyon kullanıcılarına dijital içerikler izleme imkanı sunması ile kullanıcıların hayatında önemli bir rol almaktadır. Kullanıcılar artık geleneksel karasal yayın içeriklerinin yanı sıra dijital içeriklere de kolaylıkla erişebilmektedir. Bu tez kapsamında global ölçekte yerli bir televizyon firmasının gerçek kullanıcılarından anonim olarak toplanan verilerden oluşturulan bir veri seti kullanılarak kullanıcıların televizyon kanalları ve dijital medya izleme alışkanlıklarına göre kanal ve yeni medya önerilmiştir. Televizyon ve içerik izleme alanındaki öneri sistemleri literatürüne katkı olarak bu tez kap- samında kullanıcının hem televizyon izleme alışkanlıkları hem de dijital içerik alışkanlıkları birlikte değerlendirilmektedir. Öneri sistemleri literatüründe kullanıcıyı tanımak için genellikle bir kullanıcıdan kendisini tanımlayan bir profil oluşturması ve yayın içeriğine geri bildirim vermesi beklenmektedir. Bu tez kapsamında televizyon kullanıcısından ekstra bir geri bildirim veya kişisel veri içeren bir metin doldurmasını beklemeden bir kullanıcı profili oluşturulmaktadır. Sistem otomatik olarak kullanıcılarını tanımakta ve onlara hem geleneksel yayından hem de dijital medya önerileri hibrit filtreleme yöntemini kullanarak sunabilmektedir.
Özet (Çeviri)
Recommender systems are systems that give suggestions based on users' content preferences, interest levels, or community choices. Nowadays, the importance of recommender systems in recommending films, television and digital media contents have been increasing. Smart TVs have an internet connection, unlike traditional TVs. Smart TV gives users the ability to watch digital content, making them have an important role in their lives. Users can now easily access digital content as well as traditional terrestrial broadcast content. This thesis offers channel or new media based on users' television channels and digital media watching habits using a dataset created from anonymously collected data from real users of a local television company on a global scale. In addition to the literature of recommender systems in the area of television and content watching, both the television watching habits and the digital content habits of the user are evaluated together. In the recommender systems literature, a user is often expected to create a profile that identifies them and provide feedback to the content of the broadcast. Within this thesis, a user profile is created without waiting for the TV user to fill in text with extra feedback or personal data. The system automatically recognizes its users and can provide them with recommendations from both traditional broadcast and digital media platforms using hybrid filtering.
Benzer Tezler
- Web 3.0'da dijital emeğin dönüşümü: Sosyal finans örneği
Başlık çevirisi yok
ROBİN KANAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İletişim BilimleriGalatasaray ÜniversitesiRadyo Televizyon ve Sinema Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TOLGA ÇEVİKEL
- Ses tabanlı otomatik medya takibi
Automatic audio based media monitoring
SİNAN SARICA
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN İNCE
- Çoklu ürün ekosistemlerinde kullanıcı deneyimi: Akıllı banyo baskülleri üzerinden bir inceleme
User experience in multi-device ecosystems: An evaluation on connected smart scales
CEYDA BAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Endüstri Ürünleri Tasarımıİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Ürünleri Tasarımı Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EKREM CEM ALPPAY
- 10-adım deneyiminde tasarım ve kullanılabilirlik ilişkisi: Akıllı tv'ler üzerinden bir araştırma
Design and usability relation in 10-foot experience: A research based on smart televisions
ŞERAFETTİN TOLGA İNAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Endüstri Ürünleri TasarımıMimar Sinan Güzel Sanatlar ÜniversitesiBilgisayar Ortamında Sanat ve Tasarım Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BÜLENT ONUR TURAN
- Elektrik dağıtım sistemlerinde birey odaklı konfor öncelikli talep yönetimi için akıllı yöntem geliştirilmesi
Developing an intelligent method for the user oriented comfort based demand response studies in the electricity distribution systems
MEHMET ALİ SÖNMEZ
Doktora
Türkçe
2021
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA BAĞRIYANIK