Tavsiye Sisteminde Sıralama ve Sınıf Kümeleme için Bilişsel Karşılaştırmalar Esaslı Bir Metot Önerisi ve Kitap Seçim Problemine Uygulanması
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2020
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: SEYİT HAMZA ÇAVGA
Danışman: İhsan Kaya
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Tavsiye sistemleri kullanılmaya başlandığı ilk zamanlarda temelde içerik filtreleme görevi görmekteydi. Bu sistemler her geçen gün farklı problemlere cevap verebilmek adına daha da geliştirilmektedir. Günümüzde ise bu sistemler yardımcı metotlar sayesinde karmaşık hesaplamalar yapabilmekte ve bu sayede de kullanıcılardan alınan bilgilere göre daha doğru tahminleme yapılabilmektedir. İçerdiği birden fazla model ile hibrit bir yapı kazanan tavsiye sistemleri bu çalışmada kitap seçim probleminde kullanılmıştır. 20-60 yaş arası haftada 2 kitap okuyan kişi ömründe 4.160 kitap okuyabilmektedir. Türkiye'de 1 yılda yaklaşık 60 bin kitap yazıldığı ve Google tarafından yapılan araştırmaya göre Dünya'da 129,8 milyon doküman harici kitap olduğu göz önüne alındığında bu kadar alternatif arasında doğru seçim yapma probleminin boyutu daha iyi anlaşılmaktadır. Bu çalışma kapsamında en temel anlamda bu probleme cevap bulabilmek amaçlanmaktadır. Kitap tavsiyesi için yapılmış bu çalışmada kullanıcı dönüşleri ile iyileştirilme zaman alacağından birden fazla girdi ile doğruluk artırılmıştır. Kullanıcı dönüşlerinin alternatif havuzu verilerini geliştirmek için kullanılması planlanmıştır. Buna göre kitap türü, yazar bilgileri, soyut ve somut bazı kriter tercihleri ile kullanıcı profili oluşturularak, kitap havuzunda aynı kriterlere göre oluşturulan kitap profilleriyle en yüksek benzerliği gösterenleri tavsiye eden bir sistem kurulmuştur. Sistemi oluşturan hibrit yapı; bulanık mantık, yapay sinir ağları, sınıf kümeleme/sıralama ve bilişsel karşılaştırma yöntemlerini içermektedir. Hibrit yapıda oluşturulmuş bu sistem, kullanıcı dönüşleriyle şekillenen sistemler kullandığından, doğruluk artırmak için kullanılan sınıf kümeleme/sıralama yöntemi ve fazla sayıda alternatif arasından hızlı seçim için yapay sinir ağları kullanılmış olması ile literatürde yer alan mevcut sistemlerden farklılık göstermektedir. Bulanık mantık ve bilişsel karşılaştırmalar yöntemleriyle dilsel parametreler işleme uygun hale getirilip, sınıf kümeleme/sıralama yöntemiyle belirlenen kriterlere göre puanlama yapılmıştır. Daha sonra yapay sinir ağları ile uygun alternatifler arasından tavsiye kümesi elde edilmiştir. Farklı çalışmalarda bu metotlar ayrı ayrı kullanılmış ve tatmin edici sonuçlar alınmıştır. Kurulan yapı daha sonra kural tabanlı sistemler ile karşılaştırılıp verimlilik ve doğruluk bakımından analiz edilmiştir.