Gezi Öneri Sistemine Kullanıcı Özelliklerinin Etkisi

Gizem Zeynep Parim [1] , Prof.Dr. Nevcihan Duru [2]

56 61

Günümüzde öneri sistemlerinin kullanıldığı alanlar giderek artmaktadır. Öneri(tavsiye) sistemlerinin yaygınlaşmasıyla kullanıcılara doğru önerilerde bulunmak gün geçtikçe önem kazanmıştır. Bu çalışmada, birçok alanda karşılaştığımız öneri sistemlerine, kullanıcıların kişisel özelliklerinin etkisi araştırılmıştır. Yapılan çalışmada çeşitli illerdeki katılımcılardan internet aracılığı ile İstanbul ili içerisinde yer alan 50 turistik yerden ziyaret etmiş oldukları turistik yerleri oylamaları istenmiştir. Ayrıca katılımcılardan bazı demografik verilerini(yaş, cinsiyet, medeni hal vb.) paylaşmaları istenmiştir. Elde edilen veriler ile öneri sistemlerinde kullanıcı oylarının yanı sıra bazı kullanıcı özelliklerinin de sisteme etkisi araştırılmak istenmiştir. Elde edilen veriler Azure Machine Learning(AML) üzerinde kullanılabilecek formata dönüştürülüp sisteme yüklenmiştir. Eğitim ve test işlemi sonrasında kullanıcıların hangi özelliklerinin sisteme nasıl etki ettiği gözlemlenmiştir. 

işbirlikçi filtreleme,içerik tabanlı filtreleme,hibrit yaklaşım,demografik veri,azure machine learning
  • [1] E. Rich, "User Modeling Via Stereotypes," Cognitive science vol. 3, no.4, pp. 329-354, 1979.
  • [2] M. D. Ekstrand, J. T. Riedl, and A. J. Konstan. "Collaborative filtering recommender systems," Foundations and Trends® in Human–Computer Interaction vol. 4, no.2, pp. 81-173, 2011.
  • [3] H. Bulut, M. Milli, “İşbirlikçi Filtreleme İçin Yeni Tahminleme Yöntemleri,” Pamukkale Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, c. 22, s. 2, ss.123-128, 2016.
  • [4] Ç. Bakır, “Zamana bağlı işbirlikçi filtreleme,” Yüksek lisans tezi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Yıldız Teknik Üniversitesi, İstanbul, Türkiye, 2014.
  • [5] S. Taşçı, “İçerik Bazlı Medya Takip ve Haber Tavsiye Sistemi,” Yüksek lisans tezi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü, Hacettepe Üniversitesi, Ankara, Türkiye, 2015.
  • [6] R. Lvn, Q. Wang, J.D. Raj, “Recommending news articles using cosine similarity function,” SAS Global Forum 2014, Washington, USA, 2014, pp 1-8.
  • [7] R.S. Srinivas, C.S.A. Balaji, P. Saravanan, ” Online Product Recommendation using Relationships and Demographic Data on Social Networks,” Indian Journal of Science and Technology, vol. 9, no. 44, 2016.
  • [8] Anonim, (26 Kasım 2017). [Online]. Access: https://www.netflixprize.com/community/topic_1537.html.
  • [9] S. Kennedy, (2017, 28 Kasım). Potentially Deadly Bomb Ingredients-On-Amazon. Access: https://www.channel4.com/news/potentially-deadly-bomb-ingredients-on-amazon.
  • [10] R.M. Bell, Y. Koren, C. Volinsky. (2017, 1 Aralık). Netflixprize. Access: https://www.netflixprize.com/assets/ProgressPrize2008_BellKor.pdf.
  • [11] Anonim, (25 Kasım 2017). [Online]. Access: https://studio.azureml.net [12] Anonim, (26 Kasım 2017). [Online]. Access: https://www.dataiku.com
  • [13] Anonim, (26 Kasım 2017). [Online]. Access: https://www.itcentralstation.com/categories/data-science-platforms#top_rated.aspx.
  • [14] Anonim, (26 Kasım 2017). [Online] https://msdn.microsoft.com/en-us/library/azure/dn905987.aspx.
Konular
Dergi Bölümü Makaleler
Yazarlar

Yazar: Gizem Zeynep Parim (Sorumlu Yazar)
E-posta: gizem.zeynepp@gmail.com
Ülke: Turkey


Yazar: Prof.Dr. Nevcihan Duru
E-posta: nduru@kocaeli.edu.tr
Kurum: Kocaeli Üniversitesi
Ülke: Turkey


Bibtex @araştırma makalesi { dubited361807, journal = {Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi}, issn = {}, address = {Düzce Üniversitesi}, year = {}, volume = {6}, pages = {152 - 161}, doi = {}, title = {Gezi Öneri Sistemine Kullanıcı Özelliklerinin Etkisi}, key = {cite}, author = {Duru, Nevcihan and Parim, Gizem Zeynep} }
APA Parim, G , Duru, N . (). Gezi Öneri Sistemine Kullanıcı Özelliklerinin Etkisi. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 6 (1), 152-161. Retrieved from http://dergipark.gov.tr/dubited/issue/34777/361807
MLA Parim, G , Duru, N . "Gezi Öneri Sistemine Kullanıcı Özelliklerinin Etkisi". Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi 6 (): 152-161 <http://dergipark.gov.tr/dubited/issue/34777/361807>
Chicago Parim, G , Duru, N . "Gezi Öneri Sistemine Kullanıcı Özelliklerinin Etkisi". Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi 6 (): 152-161
RIS TY - JOUR T1 - Gezi Öneri Sistemine Kullanıcı Özelliklerinin Etkisi AU - Gizem Zeynep Parim , Prof.Dr. Nevcihan Duru Y1 - 2018 PY - 2018 N1 - DO - T2 - Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi JF - Journal JO - JOR SP - 152 EP - 161 VL - 6 IS - 1 SN - -2148-2446 M3 - UR - Y2 - 2017 ER -
EndNote %0 Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi Gezi Öneri Sistemine Kullanıcı Özelliklerinin Etkisi %A Gizem Zeynep Parim , Prof.Dr. Nevcihan Duru %T Gezi Öneri Sistemine Kullanıcı Özelliklerinin Etkisi %D 2018 %J Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi %P -2148-2446 %V 6 %N 1 %R %U