Filmöneri sistemleri için hibrit bir yöntem geliştirilmesi

Öneri sistemleri ilk kez ortaya atıldıklarından beri hem endüstri hem de akademik çevrelerce üzerinde çalışılmış; birçok araştırmaya konu olmuş ve hala üzerinde aktif şekilde çalışılan bir alandır. Günümüzde de özellikle internette hizmet veren birçok işletme için vazgeçilmez iş araçları olmuşlardır. Bu tür sistemlerin doğru tahminler üretmesi önem arz etmektedir. Tez kapsamında işbirlikçi filtreleme yönteminin komşuluk seçimi kısmında %k en yakın komşu algoritması sunulmuştur. Ayrıca tahminleme adımında yeni yöntem ve yaklaşımlar geliştirilmiştir. Bu yöntemler literatürde bilinen yöntemlerle karşılaştırılmıştır. Bu sistemlerin doğruluklarını artırmak için hibrit algoritmalar sıkça uygulanmaktadır. Bu tez kapsamında içerik tabanlı ve işbirlikçi filtreleme teknikleri kullanılarak hibrit bir algoritma geliştirilmiştir. Ortaya atılan algoritmaların başarımı MAE, MSE veROC hata ölçüm metrikleri ile ölçülmüştür. Sonuçlar literatürdeki bilinen algoritmalar ile karşılaştırılmıştır. Deneysel sonuçlar önerilen hibrit yaklaşımın daha iyi sonuç verdiğini göstermiştir