Tez detayları

Recommender system framework based on datamining techniques = Veri madenciliği tekniklerine dayalı tavsiye sistemi

Yazarlar:

Kaya, Nevzat

Yayıncı:

Dokuz Eylül Üniversitesi

Ana Başlıklar:

Teknoloji

Belge Tipi:

Tezler

Program Tipi:

Yüksek Lisans

Yayın Tarihi:

12/2010

Belge Dili:

İngilizce

Document ID (Org No.):

2000295371

Anahtar sözcükler:

Bilim Ve Teknoloji

Özet

Product recommendation is a business activity that helps users to make the right decision and to decrease the time of waste and money. With increasing data amount, it is becoming popular day by day.There are two approaches to implement the recommender system: Collaborative Filtering and Content Based Filtering. Collaborative filtering thinks that what a user thinks in the past thinks same now and in the future. It tries to find close users. Content based filtering deals with searches and clicks of the user. It recommends similar items to those items.In order to demonstrate the efficiency of proposed model, a movie recommender application, CinreC, was developed. The model was constructed independently from the type of item. The system can be converted to other recommendation systems, such as books, music, TV programs, trips, news recommender systems by only changing the user interface. The experimental results show that proposed algorithm can efficiently perform online dynamic recommendation in a stable manner.

Ürün tavsiyesi kullanıcıların doğru kararı vermesine yardımcı olan zaman ve para kaybını azaltan bir iş aktivitesidir. Artan veri miktarı ile birlikte günden güne popular hale gelmiştir.Tavsiye sistemini gerçeklemek için iki yaklaşım vardır: İçerik Tabanlı Filtreleme ve İşbirlikçi Filtreleme. İşbirlikçi filtreleme bir kullanıcı geçmişte ne yapıyorsa şimdi ve gelecekte de aynı şeyi yapacağını düşünür. Yakın kullanıcıları bulmaya çalışır. İçerik tabanlı filtreleme kullanıcının aramalarıyla, sayfa tıklamalarıyla ilgilenir. Bunlara benzer öğeleri tavsiye eder.Önerilen modelin işleyişini göstermek için bir film tavsiye sistemi, CinreC, geliştirilmiştir. Model öğenin türünden bağımsız olarak geliştirildi. Sistem sadece ara yüz değiştirilerek kitap, müzik, TV programı, gezi, haberler gibi çeşitli tavsiye sistemlerine dönüştürülebilinir. Deney sonuçları da önerilen algoritmanın istikrarlı ve etkili bir şekilde çalıştığını göstermektedir.

Tez detayları

Recommender system framework based on datamining techniques = Veri madenciliği tekniklerine dayalı tavsiye sistemi

Yazarlar: Kaya, Nevzat

Yayıncı: Dokuz Eylül Üniversitesi

Ana Başlıklar: Teknoloji

Belge Tipi: Tezler

Program Tipi: Yüksek Lisans

Yayın Tarihi: 12/2010

Belge Dili: İngilizce

Document ID (Org No.): 2000295371