Ontology based Recommendation System in e-learning for Turkish


Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2016

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: MEHMET MİLLİ

Danışman: ÖZLEM AKTAŞ

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Günümüzde internet kullanımın hızla gelişmesi, kullanıcıya sunulan servislerin çeşitliliğinin ve kalitesinin artması internet üzerindeki verinin gün geçtikçe sürekli artmasına neden olmuştur. İnternet üzerindeki bu verinin nasıl saklanacağı ve tekrar kullanılırken nasıl yorumlanacağı büyük bir problem haline gelmiştir. Kullanıcıların bu kadar büyük veri yığınları arasında istedikleri ürünü bulmaları klasik yöntemler ile imkânsızlaşmıştır. Son yıllarda anlamsal web teknolojileri ve tavsiye sistemleri bu sorunları çözmek için kullanılmaktadır. Bu teknolojiler genelde e-ticaret, eğlence siteleri ve sosyal ağlarda kullanılan hem akademik hem de endüstri alanında çalışılan en popular iki tekniktir. Fakat anlamsal web uygulamalarının ve öneri sistemlerinin eğitim alanında kullanımı oldukça sınırlıdır. Bu tez kapsamında bu teknolojiler e-öğrenme ortamları için kullanılmıştır. Öneri sistemlerinin soğuk başlangıç ve seyreklik gibi bazı sorunlarını çözüm getirebilmek için bu teknolojiler bu tez de melez bir yöntemle birleştirilmiştir. Bu çalışma Fen ve Teknoloji dersinin konularını içerir. Çalışmanın amacı ilk ve ortaokul öğrencilerine rehberlik etmektir. Bu amaca ulaşmak için birinci aşamada fen ve teknoloji dersi konularının ontolojisi protégé ile oluşturulmuştur ve oluşturulan bu ontoloji SPARQL ile sorgulanmıştır. İkinci aşamada işbirlikçi filtreleme (IF) kullanılarak önerilecek liste elde edilir. IF kullanıcılara daha önce görmedikleri ve değerlendirmedikleri, ilgisini çekebilecek konuları kullanıcının önceki ürün değerlendirmelerini kullanarak bulur. Son aşama birinci ve ikinci aşamanın birleşmesinden oluşur. Bu aşama da paralel melez yaklaşımı çalışmaya uyarlanır.