İşbirlikçi filtreleme yöntemi ile meslek tavsiye sistemi
Vocational recommendation system with collaborative filtering method
Yazar: FATMA TEKİN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALTAN MESUT
Trakya Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Hesaplamalı Bilimler Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology
Dizin: Bilgi teknolojisi sınıfları = Information technology classrooms ; Bilim teknolojisi = Science technology ; Bilişim teknolojileri dersi = Information technology course ; Bilişim teknolojisi = Information technology ; Bilişsel teknoloji = Cognitive technology ; Fen ve teknoloji dersi = Science and technology course ; Öğretim teknolojileri = Instructional technologies

Özet:
Meslek seçimi bireylerin gelecekteki kariyerlerini belirleme sürecinde önemli bir
karar noktasıdır. Mevcut durumda genellikle lise öğrencilerine meslek seçiminde
yardımcı olmak için kişilik ve yeteneklerini ölçen testler yapılmaktadır. Rehber
öğretmenler bu testlerin yanında öğrencinin akademik başarısına dayalı önerilerde de
bulunabilmektedir. Bu tez çalışmasında, gençlere meslek seçimi için yardımcı
olabilecek farklı bir öneri sistemi geliştirilmiştir. Bu sistem, meslek sahibi kişilerin,
üniversite öğrencilerinin ve lise öğrencilerinin anket sorularına verdikleri yanıtları
kullanarak benzerlik analizleri yapmayı hedefler. Bu analizlere göre anketi yanıtlayan
gençlere, en yüksek oranda benzer yanıtlar veren yetişkinlerin meslekleri (eğer o
meslekleri icra etmekten mutlu iseler) öneri olarak sunulmaktadır. Yapılan anketlerdeki
sorular içinde, RIASEC testi gibi kişilik belirlemeye yönelik testlerdeki sorular ve
lisede okutulan derslerden hangilerini sevdiklerini anlamaya yönelik soruların yanında,
üniversite öğrencileri için okudukları bölümden, meslek sahipleri için ise yaptıkları
meslekten memnun olup olmadıklarını ve seçimlerini neye göre yaptıklarını anlamaya
yönelik ek sorular da bulunmaktadır. Mevcut durumda RIASEC testine göre belirlenen
kişilik özellikleri örneğin gerçekçi (realistic: R) ise bu kişilik tipine uygun olabilecek
önceden belirlenmiş bazı meslekler önerilmektedir. Geliştirdiğimiz işbirlikçi
filtrelemeye dayalı öneri sisteminde hem RIASEC testindeki sorular hem de hangi
dersleri sevdiklerine yönelik sorulara verilen yanıtlar üzerinden "lise öğrencileri" ile
"üniversite öğrencileri + meslek sahipleri" arasında kosinüs benzerliğine dayalı bir
model kullanılarak, "en yüksek benzeşmeye" göre meslek önerisi yapılmaktadır. Tez
çalışmasında ayrıca verinin az olduğu "soğuk başlangıç" durumunda kullanılabilecek
bir hibrit yöntem de önerilmiştir. Bu yöntemde RIASEC testi sonucuna göre belirlenen
kişiliğe uygun meslekler bir kümede, lisede okutulan derslerden hangilerini sevdiklerine
yönelik sorulardan elde edilen veriler üzerinden kosinüs benzerliği ile elde edilen
yüksek benzerlik gösteren kişilerin meslekleri diğer bir kümede saklanmış, ve bu iki
kümenin kesişiminde yer alan meslekler önerilmiştir. Ankete yüksek oranda katılım
sağlanamamış olması nedeniyle (bazı mesleklerden katılım olmaması veya sadece 1-2
kişinin olması gibi), istenen doğrulukta analiz sonuçları elde edilememiş olsa da
sunulan bu Meslek Tavsiye Sistemi gelecek araştırmalara ve uygulamalara temel
oluşturabilecek değerli bir katkı sağlamıştır.

Abstract:
Career choice is an important decision point in the process of determining
people's future careers. Currently, tests that measure the personality and abilities of high
school students are generally performed to help them choose a career. In addition to
these tests, counselors can also make suggestions based on the student's academic
success. In this thesis, a different recommendation system has been developed that can
help young people in choosing a career. This system aims to perform similarity analyzes
using the answers given to survey questions by professional people, university students
and high school students. According to these analyses, the professions of the adults who
gave similar answers at the highest rate (if they are happy to pursue those professions)
are offered as suggestions to the young people who answered the survey. Among the
questions in the surveys, in addition to the questions in personality determination tests
such as the RIASEC test and questions to understand which of the courses taught in
high school they like, there are also additional questions for university students to
understand whether they are satisfied with the department they study, for professionals,
whether they are satisfied with the profession they do, and how they make their choices.
Currently, if the personality traits determined according to the RIASEC test are realistic
(R), for example, some predetermined professions that may be suitable for this
personality type are recommended. In the collaborative filtering-based recommendation
system we have developed, a career recommendation is made according to the "highest
similarity" by using a model based on cosine similarity between "high school students"
and "university students + professionals" based on both the questions in the RIASEC
test and the answers to questions about which courses they like. In this thesis, a hybrid
vii
method that can be used in the "cold start" situation where data is scarce is also
proposed. In this method, the professions suitable for the personality determined
according to the results of the RIASEC test were kept in one set, the professions of
people with high similarity obtained through cosine similarity, based on the data
obtained from questions about which of the courses they liked in high school, were
stored in another set, and the professions at the intersection of these two sets were
recommended. Although the analysis results could not be obtained with the desired
accuracy due to the lack of high participation in the survey (such as lack of participation
from some professions or only 1-2 people), this Profession Recommendation System
provided a valuable contribution that can form the basis for future research and
applications.