Derin özkodlayıcı ağlar ile öneri sistemlerinde tahmin doğruluğunun artırılması
Increasing prediction accuracy in recommender systems with deep autoencoders
Yazar: AKİF IŞIK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ ÖZTÜRK
KTO Karatay Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Otokodlayıcılar = Autoencoders ; Öneri sistemleri = Suggestion systems ; İşbirlikçi filtreleme = Collaborative filtering

Özet:
Bilgiye erişimin her geçen gün daha fazla hızlanması, internette bulunan veri miktarını da giderek artırmaktadır. Bu büyük veri içerisinden ihtiyaç duyulana kolay erişim de önemli hale gelmektedir. Öneri Sistemleri günümüzde kullanıcıların istedikleri veriye hızlı ve doğru bir şekilde ulaşması için birçok farklı alanda kullanılmaktadır. Bu kapsamda kullanıcıların daha önce yapmış olduğu tercihler göz önünde tutularak gelecekte olası tercihleri tahmin etmeye çalışırlar. Öneri sistemlerinde farklı yöntemler kullanılmakta olup bunların başında İşbirlikçi Filtreleme yöntemi gelmektedir. İşbirlikçi filtreleme, birbirine yakın kullanıcıların benzer ilgi ve beğenilere sahip olacağı yaklaşımı ile çalışır. İşbirlikçi filtreleme yöntemi, Bellek tabanlı ve Model tabanlı olarak sınıflandırılabilir. Bu çalışmada işbirlikçi filtreleme algoritmalarından model bazlı tahmin hesaplama adımı için Derin Özkodlayıcı Ağlar ile Gürütlü Giderici Özkodlayıcı Ağlar kullanılarak Öneri Sistemlerinin performansında iyileştirme hedeflenmiştir. Farklı gürültü oranları ile karşılaştırılan ağlardan 0,3 gürültü oranına sahip model en başarılı model olmuştur. Belirlenen parametreler kullanılarak oluşturulan modellerle yapılan testlerde Özkodlayıcı Ağların bir kolu olan Gürültü Giderici Özkodlayıcı Ağların daha başarılı sonuçlar verdiği görülmüştür.

Abstract:
The fact that access to information becomes more important day by day increases the amount of data available on the Internet. Easy access to the information needed from this big data is also becoming important. Suggestion Systems are used in many different areas today so that users can access the data they want quickly and accurately. In this context, it is tried to predict possible preferences in the future by taking into account the preferences that the users have made before. Different methods are used in recommendation systems, and the first of these is the Collaborative Filtering method. Collaborative filtering works on the principle that close users will have similar interests and likes. Collaborative filtering method can be classified as Memory-based and Model-based. In this study, it is aimed to improve the performance of the Recommender Systems by using Deep Autocoders and Denoising Autoencoders for the model-based prediction calculation step, which is one of the collaborative filtering algorithms. Among the networks compared with different noise ratios, the model with a noise ratio of 0.3 was the most successful model. In the tests made with the models created by using the determined parameters, it has been seen that the Denoising Autoencoders, which is a branch of the Autocoders, give more successful results.