İşbirlikçi filtrelemeye dayalı web tabanlı öneri sistemi geliştirilmesi
Development of web based recommendation systes based on collaborative filtering
Yazar: FİDAN KAYA
Danışman: PROF. DR. ADNAN KAVAK
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Teknolojinin yaygınlaşması ile birlikte firmalar yaptıkları işleri internet ortamına taşımaktadırlar. Bunun sonucunda da elektronik ortamdaki rekabette gün geçtikçe artmaktadır. Firmalarında bu artan rekabet ortamında üstünlük sağlayabilmeleri için müşterilerine alternatif çözümler sunmaları gerekmektedir. Öneri sistemleri de bu çözümlerden bir tanesidir. Öneri sistemlerinin amacı kullanıcılara internet ortamında yol göstermek ve alternatifler sunmaktır. Bu tip sistemler veritabanında yer alan kullanıcıları ya da veritabanında yer alan ürünlerin içeriklerini ve bunların birbirleri ile olan ilişkilerini dikkate alarak, kullanıcılara tavsiyelerde bulunurlar. Bu tez çalışmasında, İşbirlikçi Filtreleme Yöntemlerini kullanan mobilya ve dekorasyon sektörüne yönelik, Dekorasist isimli bir öneri sistemi geliştirilmiştir. Geliştirilmiş olan sistem, dekorasyon sektöründe yer alan ürünleri bir araya getirerek kullanıcılara ürün seçimi sırasında alternatifler sunmayı hedeflemektedir. Kullanıcılara sunulan sistem, mobil ve web uygulama olmak üzere iki kısımdan oluşmaktadır. Tez çalışmasının esas katkısı sistemin web uygulaması bölümünü kapsamaktadır. Web uygulaması bölümünde filtreleme teknikleri ile mobil uygulama bölümünden gelen analiz sonuçları kullanılarak, kullanıcılara öneriler sunulmaktadır. Öneri sunma aşamasında ilk olarak Doğrusal Eşleştirme Algoritması uygulanmıştır. Daha sonra bu algoritma ile filtrelenmiş olan ürünlere ikinci bir filtreleme aşaması olarak İşbirlikçi Filtreleme Algoritması uygulanmıştır. Bu tezde önerdiğimiz öneri sistemine dayalı olarak geliştirilmiş olan yazılım sayesinde mobilya ve dekorasyon firmalarına, ürünlerini müşterilerine ulaştıracak farklı bir yol sunulmuştur. Doğrusal Eşleştirme Algoritması kullanılarak yapılan ön filtreleme işlemi ile klasik İşbirlikçi Filtreleme Yönteminin performansı arttırılmıştır. Yöntem sonucunda elde edilen değerler ile gerçek değerler arasında %0,0035 oranında farklılık olduğu tespit edilmiştir. Bu değer de sistemin gerçeğe yakın sonuçlar ürettiğini göstermektedir. Tez çalışması sonucunda, İşbirlikçi Filtreleme Yöntemi'nin tasarlanan öneri sisteminde uygulanabilirliği gösterilmiştir.Keywords: Standalone Matlab Programming, Matlab Builder, Matlab Compiler, Matlab Graphical User Interface.

Abstract:
Companies carry their work to internet environment with the spread of technology. As a result of this, competition based on electronic means is increasing every day. To achieve excellence in this increasingly competitive environment, companies need to provide alternative solutions to their customers. One of the alternative solutions is the recommendation systems. The purpose of recommendation system is to provide guidance and alternative solutions to internet users. By taking into account the relations between users and products stored in database, this type of system makes recommendation to system users. In this thesis study, a recommendation system, referred to as Dekorasist, that uses Collaborative Filtering Methods has been developed, which can be used for furniture and decoration sector. The developed system aims to provide alternatives during product selection by bringing together the products at decoration sector. The system consists of two parts: mobile application and web application. The main contribution of this thesis is the web application part. In the web application part, filtering techniques along with the analysis results coming from mobile application are used to make recommendations to system users. At the first stage of the recommendation, Linear Matching Algorithm has been applied. Later, we applied Collaborative Filtering Algorithm as a second stage filtering to subset of products currently filtered by Linear Matching. With the developed software based on the recommendation system proposed in this thesis, an alternative marketing way is presented to the companies in furniture and decoration sector. The performance of traditional Collaborative Filtering Method is improved by pre-filtering with Linear Matching Algorithm. The error between the actual values and the values obtained using our proposed recommendation system are found to be 0.0035. As a result of this thesis study, applicability of Collaborative Filtering Method to designed recommendation system has been shown.Keywords: Similarity Methods, Collaborative Filtering, Recommendation Systems, Data Mining, Web Based Recommendation Systems.