Derin öğrenme yöntemlerini kullanarak hibrit öneri sistemi geliştirilmesi
Developing a hybrid recommendation system using deep learning methods
Yazar: HAZAL ÖZGE YILMAZ
Danışman: PROF. DR. NEVCİHAN DURU
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Derin öğrenme = Deep learning ; Hibrit sistemler = Hybrid systems ; Otokodlayıcılar = Autoencoders ; Öneri sistemleri = Suggestion systems

Özet:
Geçmişte temel ve sosyal birçok ihtiyacın karşılanmasında karar verme süreci daha çok fiziksel bir ortamda bir uzman ya da fikir ve beğenilerine güvendiğimiz çevremizdeki insanların görüşlerinden yardım alınarak gerçekleşirken günümüzde bu rolü kendi modellerine öneri sistemlerini entegre eden platformlar üstlenmiştir. Son yıllarda çeşitli uygulamalarda oldukça başarılı sonuçlar elde edilmesine katkıda bulunan derin öğrenme yöntemlerinin öneri sistemlerinde kullanılması bu alandaki çalışmalara yeni bir boyut kazandırmış ve öneri kalitesinin arttırılmasında faydalı şekillerde kullanılmıştır. Çalışmada öneri sistemlerinde var olan veri seyrekliği sorununa bir çözüm geliştirebilmek adına derin öğrenme yöntemlerinden otomatik kodlayıcılar yardımıyla hibrit bir öneri sistemi geliştirilmiştir. Hibrit öneri sistemleri; içerik tabanlı ve işbirlikçi filtreleme gibi mevcut tekniklerin güçlü yönlerini birleştirerek hem kendi içlerinde sorunlar yaratan zayıf yönlerin etkisini ortadan kaldıran hem de öneri modelinin performansını ve önerilerin doğruluğunu arttıran bir modeldir. Otomatik kodlayıcılar ise veri boyutunu azaltma, yeniden yapılandırma ve özellik çıkarmada başarılı sonuçlar veren bir yöntemdir.

Geliştirilen projede seyrek derecelendirme verilerine sahip olan MovieLens 1M ve ek özelliklere sahip olan TMDb 5000 veri kümeleri üzerinden derin öğrenme yöntemleri kullanılarak hibrit bir öneri sistemi üzerine çalışılmıştır. İçerik tabanlı filtrelemede filmlerin poster, yönetmen, oyuncu kadrosu, senarist ve açıklamaları gibi çeşitli bilgileri; işbirlikçi filtreleme kısmında kullanıcı derecelendirme verileri kullanılarak otomatik kodlayıcı modelinden öznitelik vektörleri elde edilmiştir. Filmler öznitelik vektörleri yardımıyla kümelenir ve hibrit öneri sisteminde her iki filtreleme yöntemine ait küme içerisinden önerilen filmler ağırlıklandırılarak sıralanır.

Abstract:
While in the past, the decision-making process in meeting many basic and social needs was mostly carried out in a physical environment with the help of an expert or the opinions of the people around us whose ideas and tastes we trust, today this role has been assumed by platforms that integrate recommendation systems into their models. The use of deep learning methods in suggestion systems, which have contributed to obtaining very successful results in various applications in recent years, has brought a new dimension to the studies in this field and has been used in beneficial ways to increase the quality of suggestions. In the study, a hybrid recommendation system has been developed with the help of automatic encoders, one of the deep learning methods, in order to develop a solution to the problem of data sparsity in recommendation systems. Hybrid recommendation systems; It is a model that combines the strengths of existing techniques such as content-based and collaborative filtering, eliminating the effects of weaknesses that create problems in themselves, and increasing the performance of the recommendation model and the accuracy of the recommendations. Autoencoders, on the other hand, are a method that gives successful results in reducing data size, restructuring and feature extraction.
In the developed project, a hybrid recommendation system was studied by using deep learning methods on MovieLens 1M, which has sparse rating data, and TMDb 5000, which has additional features. In content-based filtering, various information such as posters, directors, cast, screenwriters and descriptions of the movies; In the collaborative filtering part, feature vectors were obtained from the autoencoder model using user rating data. The movies are clustered with the help of feature vectors and in the hybrid recommendation system, the recommended movies from the cluster belonging to both filtering methods are sorted by weighting.