Derin Öğrenme Tabanlı Öneri Sistemleri Analizi ve Bir Uygulama

SEDANUR YEŞİLKAYA KOÇ

Derin Öğrenme Tabanlı Öneri Sistemleri Analizi ve Bir Uygulama

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: İstanbul Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Enformatik Bölümü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2023

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: SEDANUR YEŞİLKAYA KOÇ

Danışman: Murat Gezer

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu tez çalışmasında derin öğrenme tabanlı öneri sistemleri analizi yapılmış ve GroupLens tarafından paylaşılan, kullanıcı ve film bilgilerinin yer aldığı MovieLens Latest Small 100K veri kümesi kullanılarak bir öneri sistemi uygulaması yapılmıştır. Çalışmada Python programlama dili kullanılmıştır. Kullanılan veri kümesi ön işlemeden geçirilerek uygulanacak öneri sistemleri için hazırlanmıştır. Çalışmanın ilk bölümde Surprise kütüphanesi içerisinde bulunan algoritmalar ve kosinüs benzerliği, MSD, pearson ve pearson baseline ölçümleri kullanılarak işbirlikçi öneri sistemi uygulaması yapılmıştır. Çalışmanın ikinci bölümünde ise aktivasyon fonksiyonları kullanılarak derin öğrenme tabanlı öneri sistemi uygulaması yapılmıştır. Yapılan deneyler sonucunda çalışmanın ilk bölümünde en iyi sonucun Pearson benzerlik ölçümü kullanılarak uygulanan KNNBaseline algoritmasından elde edildiği görülmüş, çalışmanın ikinci bölümünde ise ReLU aktivasyon fonksiyonuyla en iyi sonuca ulaşıldığı gözlemlenmiştir.