Tez Arşivi

Tez aramanızı kolaylaştıracak arama motoru. Yazar, danışman, başlık ve özete göre tezleri arayabilirsiniz.


Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

A hybrid recommendation system capturing the effect of time and demographic data

Profil verilerini kullanarak kulanıcı tercihlerinde zamana bağlı değişimi yakalayan melez önerme sistemi

Teze Git (tez.yok.gov.tr)

Bu tezin tam metni bu sitede bulunmamaktadır. Teze erişmek için tıklayın. Eğer tez bulunamazsa, YÖK Tez Merkezi tarama bölümünde 269507 tez numarasıyla arayabilirsiniz.

Özet:

The information that World Wide Web (WWW) provides have grown up very rapidly in recent years, which resulted in new approaches for people to reach the information they need. Although web pages and search engines are indeed strong enough for us to reach what we want, it is not an efficient solution to present data and wait people to reach it. Some more creative and beneficial methods had to be developed for decreasing the time to reach the information and increase the quality of the information. Recommendation systems are one of the ways for achieving this purpose. The idea is to design a system that understands the information user wants to obtain from user actions, and to find the information similar to that. Several studies have been done in this field in order to develop a recommendation system which is capable of recommending movies, books, web sites and similar items like that. All of them are based on two main principles, which are collaborative filtering and content based recommendations. Within this thesis work, a recommendation system approach which combines both content based (CB) and collaborative filtering (CF) approaches by capturing the effect of time like purchase time or release time. In addition to this temporal behavior, the influence of demographic information of user on purchasing habits is also examined this system which is called ?TDRS?.

Summary:

Dünya çapındaki ağın (WWW) sağladığı bilgi son yıllarda hızlı bir büyüme gösterdi ve bu insanların ihtiyaç duydukları veriye ulaşmaları için yeni yaklaşımların oluşmasına yol açtı. İnternet sayfaları ve arama motorları istediğimiz bilgiye ulaşmamız için yetrince güçlü olsalar dahi, bilgiyi sunmak ve insanların ona erişmesini beklemek vrimli bir çözüm değil. Bireylerin veriye ulaşma hızını düşürk ve tam anlamıyla aradıkları bilgiye ulaşmalarını sağlamak için daha yaratıcı ve faydalı çözümler geliştirilmeli. Tavsiye sistemleri bu amacı gerçekleştiren yöntemlerden biridir. Bu sistemlerin altnda yatan temel düşünce, kullanıcıların istediği şeyin ne olduğunu onların yaptığı işlemler ile anlayan ve istedikleri bilgilere benzer bilgiler bulmaya çalışan bir sistem tasarlamaktır. Bu alanda, film kitap, internet sitesi gibi ürünlr tavsiy eden pek çok çalışma yapılmıştır. Bu çalışmaların hepsi içerik tabanlı(CB) ve kolaboratif filtreleme(CF) olmak üzere iki temel prensibe dayanmaktadır. Bu tez çalışması içinde, hem içerik tabanlı hem de işbirlikçi filtreleme yeteneği olan ve zamansal ve mekansal değişimler dikkate alınarak yapılmış bir tavsiye sistemi tanıtılacaktır. TDRS adlı bu sistemde, CB ve CF metodularını melezleştiren sistemlere zamansal, mevsimsel değişimler ve bölgesel farklılıkların da dikkate alındıgı yeni bir metod eklenmiş ve bir iyileştirmeye gidilmiştir.