Ontoloji ve durumsal tabanlı çıkarsamaya dayalı işbirlikçi tavsiye yöntemi

Abstract

İşbirlikçi filtreleme (CF), çok sayıda kullanıcının beğenilerini toplayarak, bir kullanıcının ilgilenebilecekleri hakkında tahminlerde bulunmaya dayalı bir tavsiye yöntemidir. İşbirlikçi tekniğinin kullanımında karşılaşılan en önemli problemlerden bazıları veri seyrekliğin dolayı ortaya çıkan soğuk başlangıç (cold-start) problemi oluşması ve kişiye özel öneriler yapılamamasıdır. Bunun sonucu olarak CF tabanlı tavsiye sistemlerinin ürettiği önerilerin başarım oranlarının arttırılması aktif araştırma alanları arasında yer almaktadır. Bu araştırma kapsamında önerdiğimiz yöntem, CF tekniğindeki bu eksikliklerin giderilmesi ve tavsiye sisteminin başarım oranının arttırılması için, Durumsal Tabanlı Çıkarsama (CBR) ve ontolojik veri zenginleştirme yöntemi kullanılarak hibrit bir yaklaşım yöntemi sunmaktadır. Geliştirdiğimiz hibrit tavsiye sisteminin kullanılabilirliğini göstermek adına önerilen yöntemi kullanan bir müzik dinleme asistanı geliştirilmiştir.