İlgi metriği ile bulanık kümeleme tabanlı video öneri sistemi
Fuzzy clustering-based video suggestion system with the metric of interest
Yazar: NACİYE AYDİN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ GÖKHAN KAYHAN
Ondokuz Mayıs Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bu tez kapsamında küme sayısını tahmin eden bulanık ve ilgi tabanlı bir 
kümeleme yöntemi önerilmiştir. Önerilen Bulanık C Ortalamalar Jensen Shannon 
(BCOJS) yöntemi, 6 kümeden ve 1000 elemandan oluşan yapay bir veri seti ile 
çalıştırılmıştır. Çalışmanın sonuçları, bulanık tabanlı bir kümeleme algoritması olan 
Bulanık C Ortalamalar (BCO), ilgi tabanlı bir yöntem olan Jensen Shannon (JS), 
bulanık tabanlı olasılıksal kümeleme yöntemleri olan Olasılıksal C Ortalamalar (OCO) 
ve Olasılıksal Bulanık C Ortalamalar (OBCO) yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. 
Karşılaştırma sonuçlarını değerlendirmek için, 7 farklı küme geçerlilik indeksi ve 
doğruluk metriği kullanılmıştır. BCOJS, OCO, OBCO, JS ile yapılan kümeleme 
sonuçları doğruluk metriği ile kıyaslandığında BCO ve BCOJS yöntemi, %81.7059, 
%81.6864 ile diğer üç yönteme göre daha başarılı bulunmuştur. Küme geçerlilik 
indeksleri ile yöntemin kümeleme yeteneği test edildiğinde ise BCO ve BCOJS 
yöntemi yine OCO ve OBCO yönteminden daha iyi sonuç vermiştir. BCOJS 
algoritmasının eşik değerini belirlemedeki zorluğunu gidermek için eşik değerinin 
algoritma tarafından belirlendiği adaptif BCOJS yöntemi geliştirilmiştir. Adaptif 
BCOJS yöntemi farklı maksimum küme sayılarında küme sayısını doğru tahmin 
etmiştir. Küme geçerlilik indeksi ve doğruluk metriği ile yöntemin kümeleme yeteneği 
test edildiğinde adaptif BCOJS yöntemi başarılı bulunmuştur. Ayrıca önerilen iki 
yöntemin başarımı film öneri sisteminde kullanıcıya film önermek amacıyla 
oluşturulan veri seti üzerinde denenmiştir. Bu amaçla film verisi, aksiyon, macera, 
komedi, drama ve korku türleri için dirichlet fonksiyonu ile ağırlıklandırılmış ve 
seçilen bu 5 film türünün özelliklerini içeren bir veri seti oluşturulmuştur. Oluşturulan 
bu film veri seti, BCO, BCOJS, adaptif BCOJS, OCO, OBCO, JS ile kümelenerek 
doğruluk metrikleri açısından karşılaştırılmıştır. Bu karşılaştırma sonucunda BCOJS 
yöntemi %89.4628 ile adaptif BCOJS ise %89.0593 ile diğer yöntemlerden yüksek 
başarı elde ettiği görülmüştür. Ayrıca önerilen iki yöntemin başarımı küme geçerlilik 
indeksleri açısından da BCO, OCO, OBCO yöntemleri ile karşılaştırılmıştır. Elde 
edilen sonuçlara göre BCOJS ve adaptif BCOJS yöntemi, uygun küme sayısını tahmin 
ederek kullanıcının izleyebileceği benzer filmleri türlerine göre gruplama amacını 
başarılı bir şekilde gerçekleştirmiştir.

Abstract:
In this thesis, a fuzzy and interest-based clustering method that estimates the 
number of clusters is proposed. The proposed Fuzzy C Means Jensen Shannon 
(FCMJS) method was run with an artificial data set consisting of 6 clusters and 1000 
elements. The results of the study were compared with Fuzzy C Means (FCM), a fuzzy
based clustering algorithm, Jensen Shannon (JS) an interest based method, 
Probabilistic C Means (PCM) and Probabilistic Fuzzy C Means (PFCM) methods, 
which are fuzzy-based probabilistic clustering methods. To evaluate the comparison 
results, 7 different cluster validity indices and accuracy metric were used. When the 
clustering results of FCMJS, PCM, PFCM, and JS were compared with the accuracy 
metric, the FCM and FCMJS methods were found to be more successful with 
81.7059% and 81.6864% accuracy, respectively, compared to the other three methods.
When the clustering ability of the method was tested using cluster validity indices, the 
FCM and FCMJS methods gave better results than the PCM and PFCM methods. An 
adaptive FCMJS method has been developed to overcome the difficulty of determining 
the threshold value in the FCMJS algorithm. When the adaptive FCMJS method was 
tested with different maximum cluster numbers, it predicted the correct number of 
clusters. When the clustering ability of the method was tested using cluster validity 
indices and accuracy metrics, the adaptive FCMJS method was found to be successful.
In addition, the performance of the proposed methods was tested on a dataset created 
to recommend movies to users. The movie data was weighted using the Dirichlet 
function for action, adventure, comedy, drama, and horror genres to create a dataset 
containing the characteristics of these 5 movie genres. This movie dataset was 
clustered using FCM, FCMJS, adaptive FCMJS, PCM, PFCM, and JS, and compared 
in terms of accuracy metrics. In this comparison, the FCMJS method achieved a high 
success rate of 89.4628% and the adaptive FCMJS method achieved 89.0593% 
compared to other methods. Additionally, the performance of the proposed methods 
was compared with FCM, PCM, and PFCM methods in terms of cluster validity 
indices. According to the results, the FCMJS and adaptive FCMJS methods 
successfully grouped similar movies based on their genres by predicting the 
appropriate number of clusters that a user may watch