Users lose themselves in the face of big data on the Internet. Personalised recommendation systems have emerged as systems that aim to provide users with the most appropriate content among this big data. In recent years, personalised recommendation systems, which have shown themselves especially in areas such as e-commerce, advertising, audio and video recommendations, are becoming widespread under the name of 'news recommendation systems' with the increasing access to online news sources. There are many challenges in developing a recommendation system. The dynamic and diverse environment of the news domain, large amount of data flow, rapid update and change, timeliness and geographical awareness, etc. make news recommendation systems more difficult compared to other fields, and this situation may cause users' personalisation needs in the news domain to be not fully met. For this reason, existing recommendation systems need to be designed in a way to combat these problems. The aim of this study is to examine personalisation systems, the integration of these systems into the news domain, the challenges posed by this integration and personalised news applications, which have an important place in the personalised news system.
New Media Recommendation Systems Personalized News Personalized New Applications
İnternette büyük veriler karşısında kullanıcılar bir nevi kendilerini kaybetmektedirler. Kişiselleştirilmiş öneri sistemleri, kullanıcılara içerisinde bulundukları bu büyük verinin arasından kendilerine en uygun olan içeriği sunmayı hedefleyen sistemler olarak ortaya çıkmıştır. Son yıllarda özellikle e-ticaret, reklamcılık, ses ve video önerileri gibi alanlarda kendisini gösteren kişiselleştirilmiş öneri sistemleri, çevrim içi haber kaynaklarına erişimin giderek yoğunlaşmasıyla birlikte ‘haber öneri sistemleri’ adı altında yaygınlaşmaya başlamaktadır. Öneri sistemi geliştirmenin birçok zorluğu bulunmaktadır. Haber alanının dinamik ve çeşitli ortamı, fazla miktardaki veri akışı, hızlı güncelleme ve değişim, zamanındalık ve coğrafi farkındalık vb. özellikleri, haber öneri sistemlerini diğer alanlara kıyasla daha fazla zorlaştırmakta ve bu durum kullanıcıların haber alanındaki kişiselleştirme gereksinimlerinin tam karşılanmamasına neden olabilmektedir. Bu nedenle mevcut öneri sistemlerinin bu sorunlar ile mücadele edecek şekilde tasarlanması gerekmektedir. Bu çalışmanın amacı, kişiselleştirme sistemlerini, bu sistemlerin haber alanına entegrasyonunu ve bu entegrasyonun ortaya çıkardığı zorluklar ile kişiselleştirilmiş haber sisteminin içerisinde önemli bir yer edinen kişiselleştirilmiş haber uygulamalarını incelemektir.
Yeni Medya Öneri Sistemleri Kişiselleştirilmiş Haber Kişiselleştirilmiş Haber Uygulamaları
Birincil Dil | Türkçe |
---|---|
Konular | Gazetecilik |
Bölüm | Makaleler |
Yazarlar | |
Yayımlanma Tarihi | 2 Temmuz 2024 |
Gönderilme Tarihi | 16 Şubat 2024 |
Kabul Tarihi | 4 Nisan 2024 |
Yayımlandığı Sayı | Yıl 2024 |
Kritik İletişim Çalışmaları Dergisi © 2018 by Nuri Paşa Özer is licensed under Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International.
Journal of Critical Communication © 2018 by Nuri Paşa Özer is licensed under Creative Commons Attribution-NonCommercial 4.0 International.