Applying extreme programming to build a recommender system using artificial neural network
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 828760
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAHI ABDU IBRAHIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Son on yılda, web sitelerinin çeşitli amaçlarla kullanımının artması, web sitesi sahipleri arasında kişiselleştirilmiş hizmetler sunma rekabetine yol açmıştır. Bu, çeşitli çevrimiçi alışveriş, e-ticaret ve sosyal ağ uygulamalarında kritik bir rol oynayan tavsiye sistemlerinin (RS'ler) oluşturulmasına yol açmıştır. RS'ler, kullanıcılara ilgi çekici öğeler önerir, böylece aşırı seçim sorununun üstesinden gelir. Bu sistemler, öğelerin ve kullanıcıların özelliklerini yakalamak için çeşitli veri kaynakları kullanır. Bu tezde, Top-N ürünlerini eczanelere önermek için yapay sinir ağı (ANN) tabanlı çok katmanlı algılayıcı (MLP) kullanan işbirlikçi filtreleme tabanlı bir RS önerilmiştir. Ekstrem Programlama metodolojisi (XP), hem ekibin hem de projenin doğasına daha uygun hale getirmek için değiştirildi. Son olarak, Python ve değiştirilmiş XP metodolojisinin kullanımı, iyi bir RS'nin yaratılmasına yol açtı. Bu tezde kullanılan ana programlama dili, kapsamlı kitaplıkları ve veri yönetimi için en iyi programlama dillerinden biri olarak ünü nedeniyle Python'du. Torch kitaplığını temel alan ve sinir ağları oluşturmak ve eğitmek için kullanımı kolay bir arabirim sağlayan Pytroch kitaplığını kullanmanın yanı sıra. Son olarak, uygulanan algoritma Falaq Uygulamasından elde edilen gerçek dünya veri seti ile incelenmiştir. Falaq, Irak'ta eczane sahiplerini doğrudan mağazalara ve şirketlere bağlayan bir uygulamadır.
Özet (Çeviri)
In the past decade, the usage of websites for various purposes has increased, leading to competition among website owners to provide personalized services. This has led to the creation of recommendation systems (RSs), which play a critical role in various online shopping, e-commerce, and social networking applications. RSs suggest items of interest to users, thereby overcoming the problem of choice overload. These systems use various data sources to capture the features of items and users. In this thesis, a collaborative filtering-based RS has been proposed that uses an artificial neural network (ANN) based multi-layer perceptron (MLP) to recommend Top-N products to pharmacies. The Extreme Programming methodology (XP) was modified to make it more suitable for the nature of both the team and the project. Finally, the use of Python and modified XP methodology led to the creation of a good RS. The main programming language used in this thesis was Python because of its extensive libraries and its reputation as one of the best programming languages for managing data. In addition to using Pytroch library that is based on the Torch library and provides an easy-to-use interface for building and training neural networks. Lastly, the implemented algorithm is examined with a real-world dataset gained from Falaq Application. Falaq is application in Iraq that connects pharmacy owners with stores and companies directly.
Benzer Tezler
- Gömülü sistemlerin yazılım geliştirme sürecinde uç programlama uygulamaları
Applying extreme programming metodology on empedded systems development
SEDEF KARA
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEge ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. OĞUZ DİKENELLİ
- Quality life cycle of object oriented software development in extreme programming
Uç programlamada nesneye yönelik yazılım geliştirmenin kalite yaşam döngüsü
GÖKÇE MUTLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET HASAN KOLTUKSUZ
- Bulanık ortamda sürdürülebilr tedarikçi seçimi problemi için çok kriterli karar verme ve doğrusal programlamaya dayalı bir uygulama
An application of sustainable supplier selection problem based on multi criteria decision making and linear programming in fuzzy environment
AHMET ALP ŞENOCAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiPamukkale ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HACER GÜNER GÖREN
- Makine öğrenmesi metotları kullanılarak Sivas ilinde deprem veri analizi ve riskli bölge tahmini
Earthquake data analysis and risky area prediction in Sivas province using machine learning methods
NURCAN TURAN KOÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSivas Cumhuriyet ÜniversitesiYapay Zeka ve Veri Bilimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERKAN AKKOYUN
- A bicriteria rescheduling problem on unrelated parallel machines: Network flow and enumeration based approaches
İlgisiz paralel makinelerde iki kriterli yeniden çizelgeleme problemi: Ağ akış ve birerleme tabanlı yaklaşımlar
MELİH ÖZLEN
Doktora
İngilizce
2006
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MERAL AZİZOĞLU