Ontoloji tabanlı ilişkisel ürün öneri sistemi
A relational recommender system based on domain ontology
Yazar: HİKMET KAPUSUZOĞLU
Danışman: DOÇ. DR. ŞULE GÜNDÜZ ÖĞÜDÜCÜ
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2011
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Veri madenciliği = Data mining

Özet:
İnternet üzerinden alışverişin yaygınlaşmasıyla, elektronik ticaret Web sitelerindeürün önerme daha önemli bir hale gelmiştir. Ürün önerme sistemleri, kullanıcılarınWeb sitesine ait sayfalarda dolaşırken bıraktığı bilgileri kullanarak kullanıcılaraöneride bulunur. Ürün önerme sistemlerinin amacı kullanıcılarının karar vermelerinikolaylaştırmak ve ilgilendikleri ürünlere hızlı ve kolayca ulaşmalarını sağlamaktır.İşbirlikçi filtreleme ve içerik tabanlı filtreleme yöntemleri, ürün önermesistemlerinde elektronik ticaret Web siteleri için en yaygın kullanılan yöntemlerdir.İşbirlikçi filtreleme kullanıcı tercihlerinin benzerliğine, içerik temelli filtrelemeürünlerin benzerliğine dayalı olarak ürün öneren sistemlerdir. İşbirlikçi filtrelemedebenzer özellikler gösteren kullanıcılar gruplanırken, içerik temelli filtrelemedebenzer özellikler gösteren ürünler gruplanır. Öneri aşamasında işbirlikçi filtrelemedekullanıcı profilinin en yakın olduğu grup; içerik temelli filtrelemede ise kullanıcınınziyaret ettiği ürünlere en yakın olan grup belirlenerek bu grup içerisinden öneridebulunulur. Ancak bu yöntemler soğuk başlangıç, eleman seyrekliği ve karmaşıkürünlerin önerimindeki yetersizlik problemleri ile karşı karşıyadır. Örneğin, sistemeyeni katılan bir ürün veya kullanıcı, bir gruba dahil olmadığı için öneridebulunulamaz veya ürünlerin az bir kısmının kullanıcılar tarafından beğenilmesidurumunda hep aynı ürünün önerilme riski bulunmaktadır. Ayrıca bu yöntemlerürünlerin derin anlamsal ilişkilerini yakalayamadığından karmaşık ürünlerinöneriminde yetersizdir. Etkili ve doğru bir öneride bulunmak için son çalışmalar, etkialanı ontolojisini de önerme işlemine dahil ederek verinin anlamsal özelliklerindenyararlanmayı hedeflemektedir. Bu çalışmalarda etki alanı ontolojisi sadece öneridebulunulacak ürünün çeşit ve niteliklerini kapsamaktadır ve ürünün ilişkisel özelliklerigöz ardı edilmektedir. Aslında öneride bulunulacak ürünün ilişkide olduğu diğerkavramların ontolojisinin de öneri sistemine dahil edilmesi gerekmektedir. Buçalışmada ilişkisel verinin etki alanı ontolojisi kullanılarak öneri sistemine dahiledilmesine odaklanılmış ve gerçeklenmesi kolay bir altyapı geliştirilmiştir. Bualtyapı kullanılarak kullanıcılara kitap önerisinde bulunan bir çalışmagerçeklenmiştir. Önerilen altyapının performansı, bir internet kitap mağazasına aitveriler üzerinde değerlendirilmiş ve sonuçlar önerilen altyapının ilişkisel verilerdeetkin bir şekilde kullanılabileceğini göstermiştir.

Abstract:
Product recommendation on electronic commerce Web sites becomes moreimportant with the widespread use of Internet-based shopping. Recommendationsystems utilize the information that users leave while navigating the Web pages inorder to make recommendation. The aims of the recommendation systems are tosimplify the making decision for users and provide a fast and easy way to access theproducts which they are interested. Collaborative filtering and content based filteringmethods have been commonly used for this task by electronic commerce Web sites.Collabarative filtering is a recommendation system which is based on similarity ofpreference of the users and content based filtering is a recommendation systemwhich is based on similarity of products. Collabarative filtering system groups userswho are similar and content based filtering systems group products which are similar.In recommendation phase the closest group to user profile is determined incollabarative filtering and the closest group to the product which is in active sessionis determined in content based filtering. These methods have several shortcomings,such as cold start problem, sparseness and insufficient recommendation for complexobjects. For instance a new user or a new product is not included in any group sorecommendation is not available for this user or this product will never berecommended. Moreover if the knowledge about products which are prefered byusers is sparse, same products may be recommended every time. Finally, thismethods can not handle with deep semantic knowledge of products. Thus they areinsufficient for recommendation of complex objects. In order to produce effectiveand accurate recommendations, recent approaches utilize the semantic properties ofdata by integrating the domain ontology into the recommendation process. In thesestudies, the domain ontology covering only the types and properties of the product tobe recommended is considered where the relational nature of the product data isomitted. However, the domain ontology of the features related to the product mayalso provide useful information during recommendation process. In this study, wefocus on integrating domain ontology of relational data into the recommendationprocess. We design a framework for an easy implementation of a recommendationsystem on relational data. Using this framework, we implement as a case study arecommendation model that recommends books to the users. We evaluated theperformance of our model on real data obtained from a Turkish Internet book store.Our experimental results show that our proposed method can be effectively used forrecommending items in relational data.