Akıllı televizyon kullanıcı verisine dayalı bir öneri sistemi
A recommender system exploiting smart TV user data
Yazar: CANKAT BİLMAN
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ BİROL ÇİLOĞLUGİL ; DOÇ. DR. KASIM SİNAN YILDIRIM
Ege Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Kullanıcı analizi = User analysis ; Kullanıcı davranışları = User behaviors ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Profil belirleme = Profile evaluation ; Sayısal televizyon = Digital television ; Veri analizi = Data analysis

Özet:
Öneri sistemleri kullanıcıların içerik tercihlerine, ilgi düzeylerine veya
toplulukların seçimlerine göre öneri veren sistemlerdir. Günümüzde film,
dizi, televizyon, dijital medya içeriklerinin önerilmesi kısmında önemini gün
geçtikçe arttırmaktadır. Akıllı televizyonlar, geleneksel televizyonlardan farklı
olarak internet bağlantısına sahiptir. Akıllı televizyon kullanıcılarına dijital
içerikler izleme imkanı sunması ile kullanıcıların hayatında önemli bir rol
almaktadır. Kullanıcılar artık geleneksel karasal yayın içeriklerinin yanı sıra
dijital içeriklere de kolaylıkla erişebilmektedir.
Bu tez kapsamında global ölçekte yerli bir televizyon firmasının gerçek
kullanıcılarından anonim olarak toplanan verilerden oluşturulan bir veri
seti kullanılarak kullanıcıların televizyon kanalları ve dijital medya izleme
alışkanlıklarına göre kanal ve yeni medya önerilmiştir. Televizyon ve içerik
izleme alanındaki öneri sistemleri literatürüne katkı olarak bu tez kap-
samında kullanıcının hem televizyon izleme alışkanlıkları hem de dijital içerik
alışkanlıkları birlikte değerlendirilmektedir. Öneri sistemleri literatüründe
kullanıcıyı tanımak için genellikle bir kullanıcıdan kendisini tanımlayan bir
profil oluşturması ve yayın içeriğine geri bildirim vermesi beklenmektedir.
Bu tez kapsamında televizyon kullanıcısından ekstra bir geri bildirim veya
kişisel veri içeren bir metin doldurmasını beklemeden bir kullanıcı profili
oluşturulmaktadır. Sistem otomatik olarak kullanıcılarını tanımakta ve onlara
hem geleneksel yayından hem de dijital medya önerileri hibrit filtreleme
yöntemini kullanarak sunabilmektedir.

Abstract:
Recommender systems are systems that give suggestions based on users'
content preferences, interest levels, or community choices. Nowadays, the
importance of recommender systems in recommending films, television and
digital media contents have been increasing. Smart TVs have an internet
connection, unlike traditional TVs. Smart TV gives users the ability to watch
digital content, making them have an important role in their lives. Users can
now easily access digital content as well as traditional terrestrial broadcast
content.
This thesis offers channel or new media based on users' television channels
and digital media watching habits using a dataset created from anonymously
collected data from real users of a local television company on a global scale.
In addition to the literature of recommender systems in the area of television
and content watching, both the television watching habits and the digital
content habits of the user are evaluated together. In the recommender systems
literature, a user is often expected to create a profile that identifies them and
provide feedback to the content of the broadcast. Within this thesis, a user
profile is created without waiting for the TV user to fill in text with extra
feedback or personal data. The system automatically recognizes its users and
can provide them with recommendations from both traditional broadcast and
digital media platforms using hybrid filtering.