Tavsiye sisteminde sıralama ve sınıf kümeleme için bilişsel karşılaştırmalar esaslı bir metot önerisi ve kitap seçim problemine uygulanması
A cognitive comparison method for sorting and class clustering in recommendation system and implementation of the book selection problem
Yazar: SEYİT HAMZA ÇAVGA
Danışman: PROF. DR. İHSAN KAYA
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Mühendislik Yönetimi Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Hücresel yapay sinir ağları = Cellular artificial neural networks ; Sezgisel bulanık mantık = Intuitive fuzzy logic

Özet:
Tavsiye sistemleri kullanılmaya başlandığı ilk zamanlarda temelde içerik filtreleme görevi görmekteydi. Bu sistemler her geçen gün farklı problemlere cevap verebilmek adına daha da geliştirilmektedir. Günümüzde ise bu sistemler yardımcı metotlar sayesinde karmaşık hesaplamalar yapabilmekte ve bu sayede de kullanıcılardan alınan bilgilere göre daha doğru tahminleme yapılabilmektedir. İçerdiği birden fazla model ile hibrit bir yapı kazanan tavsiye sistemleri bu çalışmada kitap seçim probleminde kullanılmıştır. 20-60 yaş arası haftada 2 kitap okuyan kişi ömründe 4.160 kitap okuyabilmektedir. Türkiye'de 1 yılda yaklaşık 60 bin kitap yazıldığı ve Google tarafından yapılan araştırmaya göre Dünya'da 129,8 milyon doküman harici kitap olduğu göz önüne alındığında bu kadar alternatif arasında doğru seçim yapma probleminin boyutu daha iyi anlaşılmaktadır. Bu çalışma kapsamında en temel anlamda bu probleme cevap bulabilmek amaçlanmaktadır. Kitap tavsiyesi için yapılmış bu çalışmada kullanıcı dönüşleri ile iyileştirilme zaman alacağından birden fazla girdi ile doğruluk artırılmıştır. Kullanıcı dönüşlerinin alternatif havuzu verilerini geliştirmek için kullanılması planlanmıştır. Buna göre kitap türü, yazar bilgileri, soyut ve somut bazı kriter tercihleri ile kullanıcı profili oluşturularak, kitap havuzunda aynı kriterlere göre oluşturulan kitap profilleriyle en yüksek benzerliği gösterenleri tavsiye eden bir sistem kurulmuştur. Sistemi oluşturan hibrit yapı; bulanık mantık, yapay sinir ağları, sınıf kümeleme/sıralama ve bilişsel karşılaştırma yöntemlerini içermektedir. Hibrit yapıda oluşturulmuş bu sistem, kullanıcı dönüşleriyle şekillenen sistemler kullandığından, doğruluk artırmak için kullanılan sınıf kümeleme/sıralama yöntemi ve fazla sayıda alternatif arasından hızlı seçim için yapay sinir ağları kullanılmış olması ile literatürde yer alan mevcut sistemlerden farklılık göstermektedir. Bulanık mantık ve bilişsel karşılaştırmalar yöntemleriyle dilsel parametreler işleme uygun hale getirilip, sınıf kümeleme/sıralama yöntemiyle belirlenen kriterlere göre puanlama yapılmıştır. Daha sonra yapay sinir ağları ile uygun alternatifler arasından tavsiye kümesi elde edilmiştir. Farklı çalışmalarda bu metotlar ayrı ayrı kullanılmış ve tatmin edici sonuçlar alınmıştır. Kurulan yapı daha sonra kural tabanlı sistemler ile karşılaştırılıp verimlilik ve doğruluk bakımından analiz edilmiştir.

Abstract:
In the early days of referral systems, this system mainly served as content filtering. These systems are being developed more and more to answer different problems day by day. Today, these systems can make complex calculations thanks to auxiliary methods. Thus, more accurate estimation can be made according to the information received from the users. The recommendation systems, which have gained a hybrid structure with more than one model, are used in the book selection problem in this study. The person who reads 2 books a week between the ages of 20-60 can read 4,160 books in his lifetime. Considering that approximately sixty thousand books are written in Turkey in one year. And according to research by Google, given that there are 129,8 million non-document books in the world, the size of the problem of making the right choice among such alternatives is better understood. In this study, it is aimed to find an answer to this problem in the basic sense. In this study, which was made for book advice, accuracy was increased with more than one input as it would take time to improve with user feedback. User feedback is planned to be used to develop alternative pool data. Accordingly, a system has been established to recommend the user profile with book type, author information, abstract and concrete criteria preferences, and those that show the highest similarity with the book profiles created according to the same criteria in the book pool. Since it uses systems shaped with user feedback in this hybrid structure, because the class clustering/ sorting method used to increase accuracy in this system and artificial neural networks are used for fast selection among many alternatives, this system differs from existing systems in the literature. The hybrid structure that forms the system includes fuzzy logic, artificial neural networks, class clustering/ sorting and cognitive comparison methods. Linguistic variables are made suitable for operation with fuzzy logic and cognitive comparisons, and then scoring is done according to criteria determined by class clustering/ sorting method. Then, a set of recommendations is obtained from artificial neural networks and suitable alternatives. In different studies, these methods are used separately and satisfactory results are obtained. The established structure is then compared with rule-based systems and analyzed for efficiency and accuracy.