Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
479962		A study on handling sparseness in collaborative filtering / İşbirlikçi filtrelemede seyreklik üzerine bir çalışma Yazar:YEGWENDE VINCENT TIEMTORE Danışman: PROF. DR. YAŞAR HOŞCAN Yer Bilgisi: Anadolu Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:	Onaylandı Yüksek Lisans İngilizce 2017 64 s.
İnternetin gelişiyle, sunulan çevrimiçi seçenek sayısı sürekli artıyor. Filmler, kitaplar, yemek tarifleri, dünya haberleri ... gibi birçoğu şey için, gerekli tüm bilgileri düşünme imkânı olmadan bir tercih yapmalıyız. Peki ya nasıl? Biz yalnız başımıza aynı problem ile yüzleşmediğimiz halde, eğer birisi bizim ile aynı zevklere sahip ise ve o son zamanlarda bir film sevdiyse, bizim o filmi sevme ¸sansımız da büyüyor. Başkalarına ait varolan bilgilerden, kendi kararlarımız üzerine iyileştirmeler yapmak için yararlanmak, işte bu nedenle mümkündür. Şimdi internet ve başkalarının tercihlerine ait büyük veriler sayesinde, ağızdan çıkan her bir kelimenin yayılmasına olanak sağlanıyor. Bu sezginin işleyişi ve resmileştirilmesi, İşbirlikçi Filtrelemeye (CF- Collaborative filtering) tabiidir. İşbirlikçi Filtreleme, "Bilgi bombardımanı" sorunlarıyla başa ¸çıkmak için, dünyanın en˙ çok kullanılan filtreleme tekniği haline geldi. CF bazı tıkanmalardan dolayı zarar görüyor: gizlilik, soğuk başlangıç, kıt bilgi- kıtlık problemi ... Birçok araştırmacı, sonradan gelen problem için birçok yöntem ¨önerdiler ancak hala çok büyük ve önemli bir araştırma alanı olarak biliniyor. Anahtar Sözcükler: İşbirlikçi Filtreleme, Soğuk Başlangıç, Kıtlık Problemi.
With the advent of the Internet, the number of choices that are opened to us online is constantly increasing. Movies, books, recipes, world news..., as many sets where we need to select without the possibility of considering all the necessary information. So how to choose? As we are not only faced with the same choice, if anyone has similar tastes to ours and he liked such a recent film, the chances that we also liked the film seem bigger. It is therefore possible to take advantage of available information on choice of other agents to induce preferences over our own choices. Now with the availability of Internet and major databases on user preferences, it becomes possible extending to large-scale, the concept of word of mouth. The formalization and operation of this intuition are the subject of collaborative filtering. Collaborative Filtering (CF) has become one of the most used filtering technique used to cope with the" information overload" problem. However, CF suffers from important bottlenecks: privacy, cold-start, sparsity... Many researchers have proposed methods for handling latter problem but it remains a great and important research area. Keywords: Collaborative Filtering, Cold Start, Sparsity Problem. A STUDY ON HANDLING SPARSENESS IN COLLABORATIVE FILTERING Yegwende Vincent TIEMTORE Department of Computer Engineering Anadolu University, Graduate School of Sciences, May, 2017 Supervisor: Prof. Dr. Yaşar HOŞCAN