Çoklu içerik yönetimi sistemlerinde ortalama eğimli işbrlikçi süzgeçleme
Weighted slope one collaborative filtering in multi site content management system
Yazar: ZÜBEYDE DENİZ ALAY
Danışman: PROF. DR. EŞREF ADALI
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2010
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bilgi yönetim sistemi = Information management system

Özet:
Verilerin özelliklerine göre öbeklere ayrılması, süzgeçlenmesi ve kestirim yapılmasıçevirim içi sistem, içerik yönetimi, veri madenciliği, görüntü işleme gibi pek çokuygulama için önemli bir problemdir. Çevrimiçi uygulamalarda işbirlikçi süzgeçleme,kullanıcıların oylarina dayalı olarak yeni oy veya ürün kestiriminde kullanılır. Öncedenverilen ortak oyların benzerliği, oy öbekleri arasındaki farkların hesaplanması ve hataölçümleri bulunarak uygun oy kestirimleri gerçekleştirilir. Çoklu site içerik yönetimsistemlerinde (İYS) kullanıcıların ürünlere verebilecekleri oylara dayanarak kestirimyapabilme probleminin çözümü için Ortalama Eğimli İşbirlikçi Süzgeçleme (OEİS)kullanarak gerçeklenmiştir. Çoklu site İYS geliştirilmesi karşılaştırmalı veri çözümlemesonucu seçilen uygun bir içerik yönetimi sistemi üzerine oluşturulmuştur. Birden fazlaalan adı üzerine tek bir veri tabanı üzerinden erişilebilecek çok kullanıcılı bir yapıkurulmuştur. Gerçekleştirilen OEİS algoritması yeni ve var olan yöntemler kullanılaraktasarlanmıştır. Yapılan sınamalarda algoritmaların oy öğeleri arasındaki ilişkileri dahadoğru tanımladığı ve büyük veritabanlarının niteliğine bağlı olarak iyi başarım sağladığıgözlemlenmiştir. Kullanıcı Başına Ortalama İşbirlikçi, Kişiselleştirilmemiş, Pearson veOEİS yöntemlerinin öngörü kabiliyetleri karşılaştırılmıştır. PHP ve mySQL kullanılanuygulamada süzgeçlenecek oylar ve kullanıcı belgileri düzenlenerek iki boyutlu kullanıcıoy süzgeçlemesi oluşturulmuştur. Bu işlemde amaç, kayıtlı kullanıcı çoklu sitelerdenherhangi birisine bağlandığında kullanıcının hangi ürünü en çok isteyebileceğinikestirerek, kullanıcıya daha önceden oy vermediği ürünü göstermektir.

Abstract:
Grouping and filtering of data and prediction is an issue for distinct applications such asonline content management, database mining, image processing, and financial analysis.Collaborative filtering can be used for rating or product prediction based on the user?sratings. By calculating the similarity and distance of the past ratings, rating differencesand mean and absolute errors predictions can be achieved. In this study, the ratingprediction problem based on the product votes or ratings on a multi-site is solved byweighted slope one filtering implementation. The design of multi site content managentsystem is decided by comparison of available systems. In multi-site content managementsetup, the content management system works over one database managing multipledomain names. The realized weighted slope one filtering algorithm is implemented byreviewing existing and newly designed algorithms. It is observed that this methodologygives better results in defining the relationship among rating pairs and performs betterin bigger databases. Prediction capabilities, error rates of Pearson, collaborative, nonpersonalizedfiltering are compared. The advantage of weighted slope one filtering isthat it is less-costly for time and effort and provides acceptable performance. Weightedslope one filtering and CMS setup is done by using PHP, MySQL, and two-dimentionaldata. The purpose is to have the ability to predict what a user of any of the sites wouldlike as a product and accordingly show the result to the user to improve accuracy.