İçerik bazlı medya takip ve haber tavsiye sistemi
Content based media tracking and news recommendation system
Yazar: SERVET TAŞCI
Danışman: PROF. DR. İLYAS ÇİÇEKLİ
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
İnternetin hayatımıza yoğun bir şekilde girmesiyle birlikte yapısal olmayan verilerin özellikle metinsel verilerin miktarı çok fazla artmıştır. Kullanıcıların bu verilere erişim noktasının internet kaynakları olduğunu düşünürsek, bu kaynakların güvenilirliği, doğruluğu gibi konular da ön plana çıkmaktadır. Kaynakların çokluğunun yanında farklı kaynaklarda benzer içeriklerle bulunduğunu da göz önünde bulundurursak, bu kaynaklar arasından kısa zamanda sadece ihtiyaç duyulan metinin okunması son derece zor olmaktadır. Erişilen kaynağın da geçekten ihtiyaç duyulan bilgiye barındırıyor olması ve bunun kullanıcı gözüyle teyit ediliyor olması gerekmektedir. Tavsiye sistemleri bu anda devreye girerek kullanıcıların farklı özelliklerini göz önünde bulundurarak erişilen içerik ile kullanıcı arasında ilişki kurmakta ve içeriği belirli kriterlere göre değerlendirerek, içerik kullanıcıya özgü ise kullanıcıya tavsiye etmektedir. Tavsiye sistemleri ilk kullanılmaya başladığında basit anlamda içerik filtreleme özellikleri kullanılmaktaydı fakat günümüz itibarıyla bu sistemler çok daha karmaşık hesaplamalar ve algoritmalar kullanarak kullanıcıların birçok özellikleri ile veri arasında ilişki kurmaya çalışmaktadır. Bu da tavsiye sistemlerinin karar destek sistemleri olarak kullanılması haline dönüşmesini sağlamıştır.
Bu tez metin halinde bulunan haber kaynaklarından verilerin elde edilmesi, verinin sınıflandırılması, özetlenmesi ve haberlerin kullanıcının özellikleri ile ilişkilendirerek tavsiye etmeyi amaçlamıştır. Tavsiye sistemleri tavsiye ederken başlıca üç metot olan içerik-bazlı filtreleme, işbirlikçi filtreleme ve karma filtrelemeyi kullanmaktadır. Bizim sistemimizde içerik-bazlı filtreleme kullanılmıştır.

Abstract:
With the increasing use of Internet in our life, amount of unstructured data, and particularly amount of textual data, has increased dramatically. Thinking that the access point of users to this data is Internet, reliability and accuracy of these resources stands out as a concern. Besides multitude of resources, most resources have similar content and it is quite challenging to read only the needed news among these resources in a short time. It is also needed that accessed resource really includes the required information and that it is confirmed by the user. Recommender systems assess different characteristics of the users and correlate the accessed content and user and then evaluate the content according to the specific criteria and recommends to the user. First recommender systems were using simple content filtering features, but current systems use much more complicated calculations and algorithms and try to correlate many characteristics of users and the data. These improvements allowed usage of recommender systems as decision support systems.
This thesis aims at getting data from textual news resources, classification of data, summarization, and recommend the news by correlating the news with the characteristics of users. Basically, recommender systems mainly use three methods: content-based filtering, cooperative filtering, and mixed filtering. In our system, content-based filtering is used.