SUBMISSIONS

SUBMISSION DETAIL

Hazal Özge YILMAZ, Nevcihan DURU
 


Keywords:



DERÝN ÖÐRENME YÖNTEMLERÝNÝ KULLANAN ÝÇERÝK TABANLI ÖNERÝ SÝSTEMÝ
 
Öneri sistemleri doðru kullanýcýyý doðru ürünle buluþturabilme noktasýnda hem kullanýcý deneyimi hem de iþletmelerin baþarýsý açýsýndan önemli bir konu olmuþtur ve olmaya da devam edecektir. Özellikle pandemi süreci temel ve sosyal ihtiyaçlarýn karþýlanma þeklini çevrimiçi platformlara yöneltmiþtir. Genel kaný bu durumun artarak devam edeceði þeklindedir. Bu noktada öneri sistemlerinin destek ve baþarýmýna kullanýcý ve ürün tarafýnda ihtiyaç duyulacaktýr. Son yýllarda çeþitli uygulamalarda oldukça baþarýlý sonuçlar elde edilmesine katkýda bulunan derin öðrenme yöntemlerinin öneri sistemlerinde kullanýlmasý bu alandaki çalýþmalara yeni bir boyut kazandýrmýþ ve öneri kalitesinin arttýrýlmasýnda faydalý þekillerde kullanýlmýþtýr. Öneri sistemlerindeki kritik sorunlardan bir tanesi veri seyrekliðidir ve bu durum beraberinde soðuk baþlangýç sorununu da getirir. Bu sorunlarýn çözümünde ek bilgilerden yararlanma fikrinin kullanýlabileceði belirtilmiþtir ancak farklý türlerde ek bilgilerin kullanýlmasýna dair literatürde çok fazla çalýþma olmadýðý görülmüþtür. Bu makalede ek bilgileri dahil ederek ürün özelliklerini kullanan derin içerik tabanlý bir öneri sistemi üzerine çalýþýlmýþtýr. MovieLens 1M veri setinde yer alan filmler TMDB 5000 veri setinde yer alan ek bilgiler ile birleþtirilmiþ ayrýca 3952 filme ait posterler IMDB üzerinden indirilerek bir poster veri seti oluþturulmuþtur. Öncelikle evriþimli otomatik kodlayýcý modeli ile filmlerin görsel öznitelikleri elde edilmiþtir. Sonrasýnda bir otomatik kodlayýcý modelinde filmlere ait bütün bilgilerden darboðaz katmanýnda boyut azaltma ile elde edilen verilerin en büyük olanýnýn indeks deðeri, içeriklerin ait olacaðý kümeyi tespit etmek için bir indeks deðeri olarak kullanýlmýþtýr. Öneriler, filmlerin bulunduðu küme içinden sýralanarak sunulmaya çalýþýlmýþtýr. Modelin geleneksel içerik tabanlý filtreleme yöntemlerine göre karþýlaþtýrmalarý da çalýþma içinde yer almaktadýr.

Anahtar Kelimeler: Öneri Sistemleri, Ýçerik Tabanlý Filtreleme, Derin Öðrenme, Evriþimli Sinir Aðlarý, Otomatik Kodlayýcý