Ontolojiler ve anlamsal çıkarsama kullanılarak bir öneri sistemi tasarlanması
Designing a recommender system by using ontologies and semantic reasoning
Yazar: ÖZLEM ÖZGÖBEK
Danışman: DOÇ. DR. RIZA CENK ERDUR
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2015
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Öneri sistemleri son yıllarda giderek artan ilgiye sahip bir araştırma alanıdır. Öneri sistemleri kullanıcıların herhangi bir kişisel çabası olmadan onlara en uygun öğeleri tavsiye eden sistemlerdir. Öneri sistemlerinin kullanım alanı oldukça geniştir. Alışveriş, müzik, film, haber, kitap gibi akla gelebilecek pek çok alanda uygulamaları mevcuttur. Ancak farklı alanlardaki farklı zorlukları nedeni ile alan bağımsız bir öneri sistemi tasarlanması oldukça zordur. Gerek kullanıcılar arasındaki benzerlikler, gerek içerikler arasındaki benzerlikler, gerekse de her ikisi birden kullanılarak geliştirilen farklı öneri sistemleri bulunmaktadır. 
Bu tez kapsamında ontolojiler ve anlamsal çıkarsama kullanılarak tasarlanan bir öneri sistemi sunulmuştur. Sunulan bu yöntem diğer alanlara göre daha değişken olması sebebiyle farklı zorluklar içermekte olan haber öneri sistemleri üzerinde tasarlanmıştır. Literatürdeki haber öneri sistemleri haber kaynaklarını dikkate almamakta, her haber makalesine eşit şekilde davranmaktadır. Ancak medya kuruluşları tarafından yapılan araştırmalar göstermektedir ki haber kaynaklarının çeşitliliği oldukça önemlidir. Kişilerin haber kaynağı tercih ve beğenilerinin göz önüne alınması gerekmektedir. Yapılan literatür taramasında haber kaynaklarını göz önüne alan bir haber öneri sistemine rastlanmamıştır. Bu tez kapsamında bir haber kaynağı öneri sistemi sunulmuştur. Ontolojilerin yanı sıra kullanıcıların okudukları haber kaynaklarına ilişkin veriler kullanılarak birliktelik kuralları çıkarılmış ve bu iki yöntem karşılaştırılmıştır.

Abstract:
Recommender systems research is becoming one of the popular research fields. Unlike search engines recommender systems are the systems which recommends the most suitable items to the users without any manual effort of the user. Recommender systems have really wide application areas like shopping, movies, music, book and news. Since every application area has its own challenges, it is really hard to develop a domain independent recommender system. There are many techniques for developing the recommender systems. Using the similarities between users or content or both is a common way to make recommendations. 
In this thesis, a recommender system using ontologies and semantic reasoning is proposed. The proposed system is developed in the news domain which has many additional challenges compared to other domains because of its dynamic nature. The existing news recommender systems do not take into account the news sources where the news articles come from. According to the research done by the media compaines, for a wider view of the news it is important to get the news articles from different sources. So in the news recommendation procedure it is important that the news sources are taken into account. In this thesis, a news source recommender system is proposed. Also the association rules are extracted by using the users' reading patterns. As a result, the relations between news sources gathered from this method are compared with the results from ontologies.