Akademik makale öneri sistemi
Academic article recommender system
Yazar: İLYA KUŞ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ SİNEM BOZKURT KESER
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology

Özet:
Bilgi teknolojilerindeki ilerlemeler ve bilimsel gelişmeler ile her yıl araştırmacılar 
tarafından binlerce yayın yayınlanmaktadır. Katlanarak artan bilgi miktarı nedeniyle ilgili 
akademik dokümanlara çevrimiçi olarak erişmek zor ve zaman alıcı bir süreç haline 
gelmektedir. Öneri sistemleri bu tür sorunların çözümünde yaygın kullanılmaktadır. 
Öneri sistemleri, araştırmacıların tercihleri doğrultusunda gerekli bilgileri içeren
dokümanları sunmak için geliştirilmiştir. Bunlar, büyük veri havuzlarındaki 
bilgilerden faydalı içeriği filtreleyen ve kullanıcı için en anlamlı ve ilgili ürünü bulan 
algoritmalardan oluşur. Bu algoritmalar ile geçmiş bilgiler, ilgi alanları, tıklama verileri gibi 
bilgiler dikkate alınarak kullanıcıların sonraki hareketleri tahmin edilmektedir. Akademik
makale öneri sistemlerinde ise araştırmacıların profillerinde yer alan bilgiler kullanılarak 
ilgili makaleler önerilmektedir. Bu sistemlerin kullanılması ile araştırmacıların yayınlara 
hızlı ve etkin bir şekilde erişmesini sağlamaktadır.
Bu çalışmada, içerik tabanlı yöntemlerin hibrit kombinasyonlarından oluşan yeni bir 
makale öneri sistemi tasarlanmıştır. Önerilen sistemde, ARXIV veri kümesinden toplanan 
makalenin meta verileri kullanılmıştır. Word2vec, Terim Frekansı – Ters Belge Frekansı 
(TF-IDF), Doc2vec, FastText, Global Vektörleri (GloVe) gibi kelime gömme 
algoritmalarının yanı sıra Gizli Dirichlet Tahsisi (LDA) ve Negatif Olmayan Matris 
Çarpanlarına Ayırma (NMF) gibi konu modelleme teknikleri de uygulanmıştır. Çalışmada 
önerilen hibrit yöntemler, derinlemesine analiz için kullanılan diğer algoritmalarla 
karşılaştırılmıştır. Önerilen sistemin değerlendirilmesinde, çalışma kapsamında oluşturulan 
kullanıcı profilleri kullanılmıştır. Bu sayede yeni bir kullanıcı veya araştırmacıya, ilgili 
önerilerin listelenmesini de sağlanmıştır. Çalışmada çevrimdışı deneyler yapılmıştır. 
Word2vec ile LDA yöntemlerinin ve TF-IDF ile LDA yöntemlerinin hibrit olarak 
birleştirildiği deneylerde diğer yöntemlere göre daha iyi performans değerleri elde edilmiştir. 
Çalışma kapsamında gerçekleştirilen deneylerden elde edilen sayısal değerler, önerilen 
sistemin literatürle karşılaştırıldığında umut verici olduğunu doğrulamaktadır.

Abstract:
With advances in information technologies and scientific developments, thousands 
of publications are published by researchers every year. Due to the exponentially increasing
amount of information, accessing relevant academic documents online makes it difficult and 
time-consuming. Recommender systems are widely used in solving such problems.
Recommender systems are developed to present documents containing the necessary 
information in line with the preference of researchers. These systems consist of algorithms 
that filter utility content from the information in large data pools and find the most 
meaningful and relevant product for the user. With these algorithms, the after movements of 
users are predicted by considering information such as historical information, interests, and 
click data. In the academic article recommendation systems, related articles are suggested 
by using the information found in the researchers' profiles. The use of these systems enables 
researchers to access publications quickly and effectively.
In this study, a new article recommendation system consisting of hybrid 
combinations of content-based methods is designed. In the proposed system, metadata of the 
articles collected from the ARXIV dataset was used. In addition to word embedding 
algorithms such as Word2vec, Term Frequency – Inverse Document Frequency (TF-IDF), 
Doc2vec, and Global Vectors (GloVe), FastText, subject modeling techniques such as Latent 
Dirichlet Allocation (LDA) and Non – Negative Matrix Factorization (NMF) were also 
applied. The hybrid methods proposed in the study were compared with the other algorithms 
used for an in-depth analysis. In evaluating the proposed system, user profiles created within 
the scope of the study were used. In this way, it is ensured that the relevant suggestions are 
listed for a new user or researcher. Offline experiments were conducted in the study. In 
experiments where Word2vec and LDA methods and TF-IDF and LDA methods were 
combined as a hybrid, better performance values were obtained than other methods. The 
numerical values obtained from the experiments carried out within the scope of the study 
confirm that the proposed system is promising when compared with the literature.