Öneri sistemlerinde başarımı artırmak için yapay zeka tabanlı yaklaşımlar
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Ankara Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2021
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: BERNA ŞEREF
Danışman: GAZİ ERKAN BOSTANCI
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Yapay zeka, insan zekasını ve davranışlarını öğrenme ve taklit etme üzerine kurulu bir alandır ve yapay zeka teknikleri akıllı öneri sitemlerinde, akıllı karar destek sitemlerinde, oyun programlama, robotik, örüntü tanımlama gibi birçok işlevlerde kullanılmaktadır. Teknolojinin gelişmesiyle, bilgi aşırı derecede artmış, sonuç olarak yararlı bilgiye erişim ve bilginin yorumlanıp değerlendirilmesi zorlaşmıştır. Bu zorluğu aşmak adına kullanılan akıllı öneri sistemleri bireylerin duygu ve düşüncelerini de hesaba katarak onlara kısa sürede ve kişiye özel önerilerde bulunabilmektedir. Akıllı öneri sistemlerinin kullanıldığı alanların başınca e-ticaret siteleri, haber ve makale siteleri gelmektedir. Bu tez çalışmasında yapay zeka tabanlı yaklaşımlar ile öneri sistemlerinin başarısının artırımı amaçlanmıştır. İlk aşamada, Naif Bayes ve Tamamlayıcı Naif Bayes algoritmalarının performansı karşılaştırılmış, bu iki algoritma için en iyi doğruluk performansını gösteren yumuşatma, normalizasyon ve ağırlık parametreleri tespit edilmiştir. Tespit edilen parametreler kullanılarak bu iki algoritmayla duygu analizinde bulunulmuştur. Ardından, kullanıcı tabanlı bir öneri sistemi geliştirilmiş, kullanılan benzerlik hesaplama yöntemlerinin tahmin performansına olan etkisi gözlenmiştir. Son olarak, yapay sinir ağları kullanılarak öneri sisteminin tahmin performansı iyileştirilmeye çalışılmış, ardından, yapay sinir ağlarına genetik algoritma uygulanmıştır. Önerilen sistemin performansının literatürdeki güncel ve öncü çalışmaların performansından daha iyi olduğu görülmüştür.