A large scale recommender system utilizing social data
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Sosyal Bilimler Enstitüsü, İşletme Ana Bilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2014
Tezin Dili: İngilizce
Öğrenci: AYHAN FUAT ÇELİK
Danışman: GÜZİN ÖZDAĞOĞLU
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Günümüzde, kullanıcılara doğru içeriği sunmak çevrimiçi servislerin ana amacı haline gelmiştir. Web'de rekabet edebilmek için kullanıcı profillerini, benzerliklerini ve farklılıklarını anlamak gerekmektedir. Tavsiye sistemleri, bu ihtiyaç üzerine, gündelik kararlara otomatize bir şekilde yardım sağlamak için ortaya çıkmıştır. Bu çalışmada tavsiye sistemleri, konum tabanlı sosyal ağlar üzerinden değerlendirilmiştir. Kullanıcılar bu platformlarda ziyaret ettikleri yerleri, bu yerlere verdikleri oyları ve bu yerler hakkındaki görüşlerini paylaşabilmektedir. Büyük ölçekli bir konum tavsiye sistemi oluşturmak amacıyla Mart 2014 – Haziran 2014 tarihleri arasında gerçekleşen 6.7 milyon ziyaret verisi toplanmıştır. Veri seti, Türkiye'den 530 bin kullanıcı ve 580 bin mekan içermektedir. Çalışmada hangi tür kullanıcıların hangi tür mekanları ne zaman ziyaret ettiği detaylı olarak incelenmiştir. Kullanıcı ve öğe bazlı işbirlikçi filtreleme teknikleri ziyaret verisi üzerinden değerlendirilmiştir. Sonuç olarak, modeller doğruluk, işlem maliyeti ve gerçek değerleri üzerinden kıyaslanmıştır. Anahtar Kelimeler:Tavsiye Sistemleri, Konum Tabanlı Sosyal Ağlar, Makine Öğrenmesi, Veri Madenciliği