Öğrenebilen ve Adaptif Tavsiye Sistemleri İçin Karşılaştırmalı ve Kapsamlı Bir İnceleme

Yıl 2017, Cilt: 33 Sayı: 3, 13 - 34, 29.12.2017

Anıl Utku Muhammet Ali Akcayol

Öz

Web’in dinamik ve heterojen yapısı sebebiyle, kullanıcılar
ın büyük miktardaki
veriler arasından tercih yapmaları giderek zorlaşmaktadır. Bu sebeple,
kullanıcıların modellenmesi ve kişiselleştirilmiş bilgilere erişim önemli bir hale
gelmektedir. Tavsiye sistemleri, kullanıcılara kişiselleştirilmiş öneriler sunarak
, en
uygun ve verimli hizmetlerin sunulmasını hedefleyen sistemler olarak ön plâna
çıkmaktadır. Geleneksel tavsiye sistemleri kullanıcılarına statik yaklaşımlar ile
öneri sunmakta ve zamanla değişen kullanıcı tercihlerini öneri sunma
stratejilerine dâhil e
tmemektedir. Bu çalışmada, değişen kullanıcı tercihlerine göre
öneri sunma yaklaşımlarını adaptif olarak geliştiren ve kullanıcı tercihlerini
öğrenebilen tavsiye sistemleri üzerine kapsamlı inceleme ve karşılaştırma
sunulmuştur.

Anahtar Kelimeler

Adaptif Kümeleme, Kişiselleştirilmiş Öneri, Öğrenebilen Tavsiye Sistemleri, Tavsiye Sistemleri

A Comparative and Comprehensive Review for Learning and Adaptive Recommendation Systems

Öz

Due to the dynamic and heterogeneous nature of Web, it bec
omes
increasingly difficult for users to choose between large amounts of data. For this
reason, modeling of users and accessing customized information are becoming
important. Recommendation systems aiming provide most appropriate and
efficient services by
offering customized recommendations to users. Traditional
recommendation systems offer users static suggestions and do not include time
-
varying users’ preferences in their suggestion strategies. In this study, a
comprehensive investigation and comparison o
f the recommendation systems,
which adaptively create proposals for changing user preferences and learn users’
preferences, has been presented

Kaynakça

• ERU