İşbirlikçi filtreleme için üst veri kullanılarak benzerlik denklemleri performanslarının iyileştirilmesi
Enhancing the performance of similarity equations by metadata for collaborative filtering
Yazar: ALPER ARIK
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ NİHAT ADAR
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Melez sistemler = Hybrid systems ; Yapay zeka = Artificial intelligence ; Öneri sistemleri = Suggestion systems ; İşbirlikçi filtreleme = Collaborative filtering

Özet:
Öneri sistemleri, kişi ve öğe bilgilerini kullanarak ve birbirleri ile olan etkileşimlerini işleyerek kullanıcılara göre özelleştirilmiş öneriler sunmaktadır. Kişiselleştirilmiş ürün önerileri, kullanıcıların ilgilerini çekebilecek ürünlere erişmelerini kolaylaştırmaktadır. Ders öneri sistemleri ise öğrencileri ilgilendikleri ve başarılı olabilecekleri alanlara yönlendirmeyi amaçlamaktadır. E­öğrenme sitelerinde farklı disiplinlerden çok sayıda kurs ve öğrenci bulunmaktadır. Buna karşın, eğitim kurumlarındaki öğrenciler ise önceden belirlenmiş bir müfredatı takip etmek zorundadır. Her eğitim kurumu, ders seçimi için farklı kısıtlara sahip olduğundan, ders öneri sistemi geliştirme problemine özel bir yaklaşım gerekmektedir. Problemin sınırlayıcı doğası gereği, eğitim kurumları için ders öneri sistemi geliştirilmesi zorlu bir alan olarak kabul edilmektedir. Bu çalışmada, işbirlikçi filtreleme ve içerik tabanlı filtreleme modelleri kullanan hibrit öneri sistemi önerilmiştir. İşbirlikçi filtreleme algoritması, öğrencilerin harf notlarını değerlendirme skoru olarak kullanmaktadır. İçerik tabanlı filtreleme algoritması ise öğrenciler ve dersler hakkındaki metin formatında bulunan bilgileri, doğal dil işleme yöntemleri ile özellik vektörlerine dönüştürerek kullanmaktadır. Hibrit öneri sistemini 
oluşturma işleminde, işbirlikçi filtreleme ve içerik tabanlı filtreleme modellerinden birer tane seçilmiş ve farklı birleştirme yöntemleri uygulanmıştır. Deneysel sonuçlarda ise, hibrit öneri sisteminin kendisini oluşturan algoritmalardan, tüm değerlendirme metriklerinde, daha başarılı sonuçlar elde edebildiği görülmüştür. Sonuç bölümündeki diyagramda, farklı kombinasyonlar ile oluşturulmuş hibrit modeller için sıralamaya duyarlı metrik değerleri gösterilmektedir. Özellikle, içerik tabanlı filtreleme ve Bayes kişiselleştirilmiş sıralamasından oluşan hibrit model, diğer tüm tekil modellerden daha iyi performans göstermiştir.

Abstract:
Recommender systems provide personalized suggestions by processing user and item information and interactions. Preparing the generated suggestions for users instead of a general user group is called personalization. Course recommendation systems, on the other hand, aim to guide students to fields of interest in which they can succeed. On e­ learning sites, there are many courses and students from different fields. However, students in educational institutions must follow a curriculum. Since each educational institution has distinct constraints on course selection, a specific approach to the problem is required to develop a course recommender system. Due to the restrictive nature of the problem, developing a recommendation system for institutions is considered challenging. In this study, a hybrid recommender system that consists of different combinations of collaborative filtering and content­based filtering models is proposed. The collaborative 
filtering algorithms use grades as rating values. The content­based filtering algorithms utilize text­based information about students and courses by converting them into feature vectors using natural language processing methods. In the combination phase of the hybrid recommender system, only one of the collaborative filtering and one of the content­based 
filtering models are used with different ensembling methods. It is found that the hybrid recommender system can achieve outperforming results for all evaluation metrics. The result plot shows the values of the rank­aware metrics for the individual models and the hybrid models with different combinations. In particular, for content­based filtering with 
Bayesian personalized ranking, the hybrid model performs better than any algorithm in practice.