Öneri sistemleri doğru kullanıcıyı doğru ürünle buluşturabilme noktasında hem kullanıcı deneyimi hem de işletmelerin başarısı açısından önemli bir konu olmuştur ve olmaya da devam edecektir. Özellikle pandemi süreci temel ve sosyal ihtiyaçların karşılanma şeklini çevrimiçi platformlara yöneltmiştir. Genel kanı bu durumun artarak devam edeceği şeklindedir. Bu noktada öneri sistemlerinin destek ve başarımına kullanıcı ve ürün tarafında ihtiyaç duyulacaktır. Son yıllarda çeşitli uygulamalarda oldukça başarılı sonuçlar elde edilmesine katkıda bulunan derin öğrenme yöntemlerinin öneri sistemlerinde kullanılması bu alandaki çalışmalara yeni bir boyut kazandırmış ve öneri kalitesinin arttırılmasında faydalı şekillerde kullanılmıştır. Öneri sistemlerindeki kritik sorunlardan bir tanesi veri seyrekliğidir ve bu durum beraberinde soğuk başlangıç sorununu da getirir. Bu sorunların çözümünde ek bilgilerden yararlanma fikrinin kullanılabileceği belirtilmiştir ancak farklı türlerde ek bilgilerin kullanılmasına dair literatürde çok fazla çalışma olmadığı görülmüştür. Bu makalede ek bilgileri dahil ederek ürün özelliklerini kullanan derin içerik tabanlı bir öneri sistemi üzerine çalışılmıştır. MovieLens 1M veri setinde yer alan filmler TMDB 5000 veri setinde yer alan ek bilgiler ile birleştirilmiş ayrıca 3952 filme ait posterler IMDB üzerinden indirilerek bir poster veri seti oluşturulmuştur. Öncelikle evrişimli otomatik kodlayıcı modeli ile filmlerin görsel öznitelikleri elde edilmiştir. Sonrasında bir otomatik kodlayıcı modelinde filmlere ait bütün bilgilerden darboğaz katmanında boyut azaltma ile elde edilen verilerin en büyük olanının indeks değeri, içeriklerin ait olacağı kümeyi tespit etmek için bir indeks değeri olarak kullanılmıştır. Öneriler, filmlerin bulunduğu küme içinden sıralanarak sunulmaya çalışılmıştır. Modelin geleneksel içerik tabanlı filtreleme yöntemlerine göre karşılaştırmaları da çalışma içinde yer almaktadır.
Anahtar Kelimeler: Öneri Sistemleri, İçerik Tabanlı Filtreleme, Derin Öğrenme, Evrişimli Sinir Ağları, Otomatik Kodlayıcı
|
