İşbirlikçi filtreleme ile yemek tavsiye sistemi geliştirme
Developing food recommendation system with collaborative filtering
Yazar: MERVE CENGİZ
Danışman: PROF. DR. TUĞBA YILDIZ
Dokuz Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı / Veri Bilimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Bu çalışmada, Allrecipes.com web sitesindeki yemek tariflerine ve üyeler tarafından verilen oylara dayalı bir yemek tavsiye sistemi geliştirildi. Toplam 1840 yemek tarifi (Diyabetik - Glutensiz - Ketojenik - Düşük Sodyum - Düşük Kolesterol - Vejetaryen – Vegan) ve 66012 kullanıcı Allrecipes.com'dan web scraping yöntemi ile kazındı ve Python'da analiz edildi. En yüksek oy (5 puan) sayısı 63568, en az oy (1 puan) sayısı ise 2298 olarak bulundu. Veri setinde düşük kolesterollü yemek sayısının en fazla (324), ketojenik diyet yemek sayısının ise en az (210) olduğu belirlendi. Ortalama oya göre, vegan, vejetaryen ve ketojenik tariflerin en fazla tercih edilen; düşük kolesterol ve diyabetik tariflerin ise en az tercih edilen diyet tarifleri olduğu tespit edildi. Bunun yanı sıra, toplam oya göre sırasıyla en fazla ve en az tercih edilen diyet tariflerinin glutensiz ve ketojenik olduğu belirlendi. Tavsiye Sistemi, Değişimli En Küçük Kareler (DEKK) yöntemi kullanılarak oluşturuldu. Diyet Yemek Tavsiye Sistemi, kosinüs benzerlik yöntemi kullanılarak gerçekleştirildi. DEKK yönteminin büyük veri ile uygulaması bulut üzerinde gerçekleştirildi. Modelin hata kareler ortalamasının karekökü 0.495 olarak bulundu. Modelin önerdiği yemekler kullanıcı bazlı incelendi ve sonuçların tutarlı olduğu belirlendi. En çok tavsiye edilen yemekler incelendiğinde, vejetaryen tariflerin ilk sırada yer aldığı; toplamda ise ketojenik tariflerin yüksek sayıda önerildiği görüldü. Sonuç olarak, yemek tarifleri aracılığıyla yiyecekler hakkında fikir sahibi olmak ve diyetlerine göre yiyecek seçmek isteyen kullanıcılara öneriler üreten web tabanlı bir yemek öneri sistemi oluşturuldu.

Abstract:
The aim of this study is to develop a food recommendation system based on the recipes on the Allrecipes.com website and the ratings given by the members. Total 1840 recipes (Diabetic - Gluten Free - Ketogenic - Low Sodium - Low Cholesterol - Vegetarian - Vegan) and 66,012 users were scraped from Allrecipes.com and analysed in Python. The highest rating (5 scores) count was 63,568 while the lowest rating (1 score) count was found to be 2,298. It was observed that there are mostly low cholesterol foods (324) in the dataset whereas there are the least number of ketogenic foods (210). Vegan, vegetarian and ketogenic recipes ranked in the top 3 based on the mean rating. According to the total number of ratings, the most and the least rated recipes were gluten free and ketogenic, respectively. Recommendation System was performed by using Alternating Least Square (ALS). Diet Food Recommendation System was performed by using cosine similarity technique. The application of ALS technique with big data was performed on the cloud. The root mean squared error of the model was found 0.495. The foods recommended by the model were examined on a user basis and it was determined that the results were consistent. When the most recommended foods were examined, vegetarian recipes were ranked first, and in total, a high number of ketogenic recipes were recommended. Consequently, we created a web-based food recommendation system that generates recommendations to users who want to have ideas about foods via recipes and choose food according to their diet.