Konum Önerisi için Zaman Tabanlı Uzman Destekli İşbirliğine Dayalı Filtreleme

Başak Melis ÖCAL; H. Altay GÜVENİR

Makale detayları

Konum Önerisi için Zaman Tabanlı Uzman Destekli İşbirliğine Dayalı Filtreleme

Yazarlar:

Başak Melis ÖCAL | H. Altay GÜVENİR

Yayıncı:

Türkiye Bilişim Vakfı

Dergi:

TBV Journal of Computer Science and Engineering 2020 Vol.13 Issue 1, pp.20-32

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

4/2020

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000700815

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

2618-5997

pISSN:

1305-8991

Özet:

 


Konuma dayalı sosyal ağlar, son on yılda,
kullanıcının konum geçmişlerine dayanarak tercihlerini araştırmamız için bize
yeni bir platform sağlayarak önemli ölçüde gelişti. Konuma dayalı sosyal
ağların çoğu, kullanıcıların varlıklarını açıklayabilecekleri,
yorumlayabilecekleri veya ipucu bırakabilecekleri bir kategori hiyerarşisi
altına yerleştirilen çeşitli mekanlar sağlar. Coğrafi bilgili konum önerileri
birçok araştırmacının ilgisini çekmesine rağmen, araştırma projelerinin çoğunda
zamanın kullanıcının tercihleri üzerindeki etkisi göz ardı edilmiştir. Bir
kullanıcı, günün farklı saatlerinde ziyaret etmek için farklı mekanları tercih
edebileceğinden, belirli bir kategoride aynı miktarda giriş yapan iki
kullanıcı, o mekanda bulunma zamanına bağlı olarak daha az benzer olabilir. Ayrıca,
geleneksel işbirliğine dayalı filtreleme teknikleri, tüm kullanıcıların
tercihlerini göz önünde bulundururken, yalnızca kategori uzmanlarının
tercihlerini göz önünde bulundurarak, o kategorideki bir mekanı önermek, öneri
performansını daha da artırabilir. Bu amaçla, mekânları önermek için
ölçeklenebilir zamana dayalı yeni bir uzman destekli işbirliğine dayalı
filtreleme yaklaşımı önerilmiştir. Bu yeni yaklaşımda öncelikle, belirli bir
kategoride yapılan giriş kayıtlarının çeşitliliği göz önünde bulundurularak
kategorilere göre kullanıcıların uzmanlığı araştırılır ve her kategori için
uzmanların en üst m tanesi seçilir. Daha sonra, her bir kullanıcı-mekan çifti
için tercih puanı, günün zaman aralığı ile ilgili olarak hesaplanır. Giriş
kayıt saati bilgilerini farklı aşamalarda dikkate alan üç algoritma
geliştirilmiştir. İlk algoritma, önceden tanımlanmış her bir zaman aralığı için
kullanıcılar arasındaki benzerlik değerlerini hesaplar. İkinci algoritma, bu
belirli bir zaman aralığında kullanıcı-mekan giriş frekans matrisini dikkate
alır. Üçüncü algoritma hem benzerlik değerlerinden hem de zaman aralığının
kullanıcı-mekan giriş frekansı matrisinden faydalanır. Son olarak, en üst-k
sıradaki konumlar kullanıcıya öneri olarak sunulur. Önerilen algoritmalar iki
büyük ölçekli Foursquare veri kümesi ile değerlendirilmiş ve temel
yaklaşımlarla karşılaştırılmıştır. 


.

Makale detayları

Konum Önerisi için Zaman Tabanlı Uzman Destekli İşbirliğine Dayalı Filtreleme

Yazarlar: Başak Melis ÖCAL | H. Altay GÜVENİR

Yayıncı: Türkiye Bilişim Vakfı

Dergi: TBV Journal of Computer Science and Engineering 2020 Vol.13 Issue 1, pp.20-32

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 4/2020

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000700815

Sıklık: İki Yıllık

eISSN: 2618-5997

pISSN: 1305-8991

Sayı

Yazarlar:

Başak Melis ÖCAL | H. Altay GÜVENİR

Yayıncı:

Türkiye Bilişim Vakfı

Dergi:

TBV Journal of Computer Science and Engineering 2020 Vol.13 Issue 1, pp.20-32

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

4/2020

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000700815

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

2618-5997

pISSN:

1305-8991