TR
Tavsiye Sistemlerinde Büyük Verinin Kullanımı Üzerine Kapsamlı Bir İnceleme
Abstract
Web tabanlı e-ticaret platformlarındaki gelişmeler, tavsiye
sistemlerinin giderek önem kazanmasına neden olmaktadır. Tavsiye sistemleri,
kullanıcılar için faydalı ve kişiselleştirilmiş öneriler sunmak için
geliştirilen sistemlerdir. Büyük veri çağında, artan sayıda kullanıcı ve ürün
karşısında mevcut tavsiye sistemleri ölçeklenebilirlik ve verimlilik sorunları
yaşamaktadır. Bu çalışma kapsamında, büyük veri ve tavsiye sistemleri üzerine
kapsamlı ve karşılaştırmalı bir inceleme yapılmıştır. Literatürde büyük verinin
tavsiye sistemlerinde kullanıldığı çalışmalar incelenmiş, büyük verinin tavsiye
sistemlerine yüksek performans ve başarı ile uygulanabilmesi için gerekli
önişlemler ve yöntemler detaylı bir şekilde incelenmiştir.
Keywords
References
- [1] Muthukrishnan, S. (2005). Data streams: Algorithms and applications. Foundations and Trends in Theoretical Computer Science, 1(2), 117-236.
- [2] Isinkaye, F., Folajimi, Y. ve Ojokoh B. (2015). Recommendation systems: Principles, methods and evaluation. Egyptian Informatics Journal, 261-273.
- [3] Amatriain, X. (2013). Mining large streams of user data for personalized recommendations. ACM SIGKDD Explorations Newsletter, 14(2), 37-48.
- [4] Subbian, K., Aggarwal, C. ve Hegde, K. (2016). Recommendations for streaming data. In Proceedings of the 25th ACM International on Conference on Information and Knowledge Management, 2185-2190.
- [5] Anceaume, E., Busnel, Y. ve Rivetti, N. (2015). Estimating the Frequency of Data Items in Massive Distributed Streams. In Network Cloud Computing and Applications (NCCA), 2015 IEEE Fourth Symposium, 59-66.
- [6] Werner, S. ve Lommatzsch, A. (2014). Optimizing and Evaluating Stream-based News Recommendation Algorithms. In CLEF (Working Notes), 813-824.
- [7] Ludmann, C.A. (2015). Online Recommender Systems based on Data Stream Management Systems. In Proceedings of the 9th ACM Conference on Recommender Systems, 391-394.
- [8] Lommatzsch, A. ve Albayrak, S. (2015). Real-time recommendations for user-item streams. In Proceedings of the 30th Annual ACM Symposium on Applied Computing, 1039-1046.
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
Engineering
Journal Section
Review
Publication Date
December 31, 2018
Submission Date
July 3, 2018
Acceptance Date
December 11, 2018
Published in Issue
Year 2018 Volume: 30 Number: 4
APA
Utku, A., & Akcayol, M. A. (2018). Tavsiye Sistemlerinde Büyük Verinin Kullanımı Üzerine Kapsamlı Bir İnceleme. Marmara Fen Bilimleri Dergisi, 30(4), 339-357. https://doi.org/10.7240/marufbd.440095
AMA
1.Utku A, Akcayol MA. Tavsiye Sistemlerinde Büyük Verinin Kullanımı Üzerine Kapsamlı Bir İnceleme. MAJPAS. 2018;30(4):339-357. doi:10.7240/marufbd.440095
Chicago
Utku, Anıl, and Muhammet Ali Akcayol. 2018. “Tavsiye Sistemlerinde Büyük Verinin Kullanımı Üzerine Kapsamlı Bir İnceleme”. Marmara Fen Bilimleri Dergisi 30 (4): 339-57. https://doi.org/10.7240/marufbd.440095.
EndNote
Utku A, Akcayol MA (December 1, 2018) Tavsiye Sistemlerinde Büyük Verinin Kullanımı Üzerine Kapsamlı Bir İnceleme. Marmara Fen Bilimleri Dergisi 30 4 339–357.
IEEE
[1]A. Utku and M. A. Akcayol, “Tavsiye Sistemlerinde Büyük Verinin Kullanımı Üzerine Kapsamlı Bir İnceleme”, MAJPAS, vol. 30, no. 4, pp. 339–357, Dec. 2018, doi: 10.7240/marufbd.440095.
ISNAD
Utku, Anıl - Akcayol, Muhammet Ali. “Tavsiye Sistemlerinde Büyük Verinin Kullanımı Üzerine Kapsamlı Bir İnceleme”. Marmara Fen Bilimleri Dergisi 30/4 (December 1, 2018): 339-357. https://doi.org/10.7240/marufbd.440095.
JAMA
1.Utku A, Akcayol MA. Tavsiye Sistemlerinde Büyük Verinin Kullanımı Üzerine Kapsamlı Bir İnceleme. MAJPAS. 2018;30:339–357.
MLA
Utku, Anıl, and Muhammet Ali Akcayol. “Tavsiye Sistemlerinde Büyük Verinin Kullanımı Üzerine Kapsamlı Bir İnceleme”. Marmara Fen Bilimleri Dergisi, vol. 30, no. 4, Dec. 2018, pp. 339-57, doi:10.7240/marufbd.440095.
Vancouver
1.Anıl Utku, Muhammet Ali Akcayol. Tavsiye Sistemlerinde Büyük Verinin Kullanımı Üzerine Kapsamlı Bir İnceleme. MAJPAS. 2018 Dec. 1;30(4):339-57. doi:10.7240/marufbd.440095