Veri madenciliği yöntemleri ile bilgi merkezi verilerinden bilgi keşfi
Discovering knowledge in information centers data with data mining methods
Yazar: SEFA BAYRAKTAR
Danışman: PROF. DR. İSMAİL KIRBAŞ
Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı / Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgi ve Belge Yönetimi = Information and Records Management ; Yönetim Bilişim Sistemleri = Management Information Systems
Dizin: Bilgi yönetim sistemi = Information management system ; Büyük veri = Big data ; Otomasyon sistemleri = Automation systems ; Veri madenciliği = Data mining ; Yönetim bilişim sistemleri = Management information systems ; Üniversite kütüphaneleri = University libraries

Özet:
Bilgi teknolojilerinin neden olduğu büyük verinin etkisiyle hem bireyler hem de kurumlar yoğun bir bilgi bombardımanıyla karşı karşıya kalmaktadır. Bu yoğun bilgi karşısında ihtiyaç duyulan bilgiye erişim hem zahmetli hem de maliyetli olabilmektedir. Buna karşın, büyük hacimli veri kümelerinden uygun teknik ve yöntem kullanılarak yapılan uygulamalar sonucunda kritik öneme sahip değerli bilgiler elde edilebilmektedir. Bu çalışmanın amacı, kütüphane otomasyon sistemlerinde tutulan verilerden veri madenciliği yöntemleri ile kullanıcı davranışları, kullanıcı örüntüleri, koleksiyon örüntüleri ve trendleri ortaya çıkarmak; bilgi merkezlerinde koleksiyon geliştirme, koleksiyon yönetimi ve bilgi kaynaklarının etkin kullanımı için bir yol haritası ortaya koymaktır. Araştırmanın iki motivasyon odağı vardır: (i) kullanıcıların bilgi kaynaklarını kullanma eğilimleri üzerinden her bir kullanıcıya ilgi odağına yönelik bilgi kaynaklarını tavsiye etmek; (ii) kullanıcıların beklenti ve eğilimlerine yönelik ürün ve hizmetlerin geliştirilmesinde kütüphane yönetimine ve üst yönetime karar desteği sağlamaktır. Araştırmanın yürütülmesi için Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı tarafından kullanılan kütüphane otomasyon sisteminde (Yordam Kütüphane Bilgi Belge Otomasyonu) tutulan kullanıcılara ilişkin basılı kitap ödünç kayıtları kullanılmıştır. Temin edilen veri seti, veri temizleme, veri dönüştürme ve veri indirgeme işlemleri ile veri ön işlemeden geçirilmiş, RapidMiner Studio Educational 10.3 ve Spyder IDE v5.5.4 paket programı aracılığıyla analiz edilmiştir. Araştırmanın amacına uygun olarak tanımlayıcı istatistikler verilmiş, yıllık bazda en fazla ödünç alınan kitaplar açıklanmış, ödünç verilen kitapların konu dağılımları ve yıllık ödünç sayıları verilmiştir. Öte yandan cinsiyet ve yaş gruplarına göre kitap tercihleri incelenmiştir. Ardından kişiselleştirilmiş kitap öneri sistemi için k-means kümeleme analizi ve SVDs işbirlikçi filtreleme analizi uygulanmıştır. Analizlerin sonunda kitap önerileri sıralanmış ve sistemin RMSE performans değerleri paylaşılmıştır.

Abstract:
With the impact of big data caused by information technologies, both individuals and institutions are facing an intense information bombardment. Accessing the needed information amidst this abundance can be both laborious and costly. However, through the application of appropriate techniques and methods on large data sets, valuable information of critical importance can be extracted. The aim of this study is to uncover user behaviors, user patterns, collection patterns, and trends from the data stored in library automation systems using data mining methods; and to provide a roadmap for collection development, collection management, and effective use of information resources in information centers. The study has two main motivational focuses: (i) to recommend information resources relevant to each user's area of interest based on their tendencies to use information resources; (ii) to provide decision support to library management and top management in the development of products and services that meet users' expectations and tendencies. For the execution of the research, loan records of printed books related to users held in the library automation system (Yordam Library Information and Document Automation) used by the Library and Documentation Department of Burdur Mehmet Akif Ersoy University were utilized. The obtained data set was preprocessed through data cleaning, data transformation, and data reduction processes, and analyzed using RapidMiner Studio Educational 10.3 and Spyder IDE v5.5.4 software packages. Descriptive statistics were provided in accordance with the aim of the study, the most borrowed books on an annual basis were explained, and the subject distributions and annual loan numbers of the borrowed books were presented. Moreover, book preferences were examined according to gender and age groups. Subsequently, k-means clustering analysis and SVD collaborative filtering analysis were applied for the personalized book recommendation system. At the end of the analyses, book recommendations were listed, and the system's RMSE performance values were shared.