Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
167055	Bu tezin, veri tabanı üzerinden yayınlanma izni bulunmamaktadır. Yayınlanma izni olmayan tezlerin basılı kopyalarına Üniversite kütüphaneniz aracılığıyla (TÜBESS üzerinden) erişebilirsiniz.	A recommendation system combining context-awareness and user profiling in mobile environment / Mobil ortamda kullanıcı profilleme ve durum muhakeme tabanlı akıllı öneri sistemi Yazar:SERKAN ULUCAN Danışman: PROF. DR. AYDAN ERKMEN ; PROF. DR. İSMET ERKMEN Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Elektrik ve Elektronik Mühendisliği = Electrical and Electronics Engineering Dizin:	Onaylandı Yüksek Lisans İngilizce 2005 122 s.
Öz MOBIL ORTAMDA KULLANICI PROFİLLEME VE DURUM MUHAKEME TABANLI AKILLI ÖNERİ SİSTEMİ Ulucan, Serkan Yüksek Lisans, Elektrik Elektronik Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi : Prof. Dr. Aydan Erkmen Ortak Tez Yöneticisi: Prof. Dr. İsmet Erkmen Aralık 2005, 122 sayfa Şimdiye kadar çok fazla bilginin ve ürünün bulunduğu web tabanlı bilgi edinme ve e- ticaret gibi uygulamalar için çeşitli yönlendirme sistemleri önerildi. Temel olarak bu uygulamalardaki, örneğin e-ticarette, yönlendirme işi kullanıcıyla/müşteriyle en çok ilgili olan nesnelerin bulunması ve önerilmesi işidir. Bu alanda en çok göze çarpan yaklaşımlar "içerik tabanlı filtreleme" ve "iş birliği ile yapılan filtrelemedir". Bazen bu yaklaşımlar "kullanıcı profillerini" çıkarma olarak ta adlandırılır. Bu çalışmada mobil ortam için, web tabanlı bilgi edinme ve e-ticaret uygulamalarında kullanılan yönlendirme sistemlerinin genişletilmesi olarak ta düşünülebilecek bir durum algılayan yönlendirme sistemi önerilmiştir. Web tabanlı bilgi edinme ve e-ticaret uygulamalarında, örneğin kitap satışı yapılan bir sitede (e-ticaret), kullanıcıların hareketleri anlık durumlarından (yer, zaman... vs.) bağımsızdır. Fakat mobil ortam için kullanıcı hareketleri anlık durumlarına sıkı olarak bağımlıdır. Bu bağlılıklar vınesnelerin/hareketlerin, kullanıcıların anlık durumlarına göre filtrelerime gereğini ortaya çıkarır. Bu tezde, biri "mobil ortam" diğeri "web" olan iki farklı alandan gelen yaklaşımları birleştiren bir yaklaşım önerdik. Bu şekilde, bütün yaklaşımı iki faz olarak düşünmek mümkün: "durum-algılayan tahminleme" ve "kullanıcı profili oluşturma". İlk fazda kullanıcı hareketlerinin durum uzayı içinde önceden tahmini için "fuzzy c-means" ve "learning automaton" olarak adlandırılan iki metodun kombinasyonu kullanılıyor. Bu durum uzayı içinde yer alan birçok nesnenin filtrelenmesini sağlar, ikinci fazda ise kalan nesneler arasından en iyi yönlendirmeyi belirlemek için "hierarchical fuzzy clustering" metodu kullanılacaktır. Anahtar Kelimeler: Durum Algılama, Kullanıcı Profili Oluşturma, Learning Automaton, Fuzzy C-means Clustering, Hierarchical Fuzzy Clustering VII
ABSTRACT A RECOMMENDATION SYSTEM COMBINING CONTEXT- AWARENESS AND USER PROFILING IN MOBILE ENVIRONMENT Ulucan, Serkan M.S., Department of Electrical and Electronics Engineering Supervisor : Prof. Dr. Aydan Erkmen Co-Supervisor: Prof. Dr. İsmet Erkmen December 2005, 122 pages Up to now various recommendation systems have been proposed for web based applications such as e-commerce and information retrieval where a large amount of product or information is available. Basically, the task of the recommendation systems in those applications, for example the e-commerce, is to find and recommend the most relevant items to users/customers. In this domain, the most prominent approaches are "collaborative filtering" and "content-based filtering". Sometimes these approaches are called as "user profiling" as well. In this work, a context-aware recommendation system is proposed for mobile environment, which also can be considered as an extension of those recommendation systems proposed for web-based information retrieval and e-commerce applications. In the web-based information retrieval and e-commerce applications, for example in an online book store (e-commerce), the users' actions are independent of their instant context (location, time... etc). But as for mobile environment, the users' actions are IVstrictly dependent on their instant context. These dependencies give raise to need of filtering items/actions with respect to the users' instant context. In this thesis, an approach coupling approaches from two different domains, one is the "mobile environment" and other is the "web", is proposed. Hence, it will be possible to separate whole approach into two phases: "context-aware prediction" and "user profiling". In the first phase, combination of two methods called "fuzzy c-means clustering" and "learning automata" will be used to predict the mobile user's motions in context space beforehand. This provides elimination of a large amount of items placed in the context space. In the second phase, hierarchical fuzzy clustering for users profiling will be used to determine the best recommendation among the remaining items. Keywords: Context-Awareness, User Profiling, Learning Automata, Fuzzy C-means Clustering, Hierarchical Fuzzy Clustering