Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11527/316
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorÖğüdücü, Şule Gündüztr_TR
dc.contributor.authorOral, Gökseltr_TR
dc.date2008tr_TR
dc.date.accessioned2008-05-13tr_TR
dc.date.accessioned2015-04-07T13:59:26Z-
dc.date.available2015-04-07T13:59:26Z-
dc.date.issued2011-01-04tr_TR
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11527/316-
dc.descriptionTez (Yüksek Lisans) -- İstanbul Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2008tr_TR
dc.descriptionThesis (M.Sc.) -- İstanbul Technical University, Institute of Science and Technology, 2008en_US
dc.description.abstractBu çalışmada, web öneri sistemlerine web kullanım madenciliği çalışmalarına anlamsal web teknolojisi kullanılarak, web içerik madenciliği sonuçlarının da eklenmesi planlanmıştır. Bu açıdan web alanlarına ait ontoloji oluşturulmakta ve web sayfaların oluşturulan ontolojiye yansıtılması işlemi yapılmaktadır. Sonrasında; oluşturulan ontolojiyle kullanıcı oturum bilgileri bir araya getirilerek iki fazlı bir öneri sistemi oluşturulmuştur. İlk fazda, sayfa bazında oluşturulan oturum bilgileri ontolojideki her sayfa karşılık gelen sınıf bilgisine dönüştürülerek sınıfsal bir gösterilim oluşturulur. Bu gösterilim üzerinden bir sonraki olası geçim sınıfları tahmin eden sınıf önerisi üreten model oluşturulmaktadır. İkinci aşamadaysa; sadece bu tahmin edilen sınıflara ait sayfalar üzerinden bir sonraki olası geçim sayfalarını üreten anlamsal öneri modeli oluşturulmaktadır. Önerdiğimiz yöntemlere ait sonuçlarda doğruluk, vuru sayısı, kısa yol kazancı, örtme yüzdesi gibi metrikler kullanılmıştır. İki farklı veri kümesi üzerinden sonuçlara baktığımızda; sınıf bazlı öneri sistemi, bir sonraki sayfaya ait sınıfın belirlenmesinde etkili sonuçlar üretirken, anlamsal öneri modelinden daha iyi bir başarım elde edilemese de kısa yol kazancı ve öneri oluşturma hızı açısından olumlu sonuçlar elde edilmiştir.tr_TR
dc.description.abstractIn this thesis work, we intend to use semantic web technology to add web content mining results into web usage mining works in web recommendation systems. For this purpose, we build up an ontology for the web domain and map each page into it. Laterly, we purpose two phase recommendation system using ontology structure weighted with session data. In the first phase, page based sessions are transformed into class based sessions by matching each page with mapped ontology concept. With this session representation, a class based recommender is generated recommending probable next page member concept. In the second phase, a semantic recommender is generated using only pages that are member of the recommended class in the first phase. We evaluate our recommender model using four different metrics, namely accuracy, hit-ratio, shortcut gain, coverage ratio. Due to the results measured from two different datasets, class based recommender produce effective results. But on the other hand, our semantic recommender can not produce better recommendation. However, it produced better shortcut gains pointing to a better caching strategy.en_US
dc.publisherFen Bilimleri Enstitüsütr_TR
dc.publisherInstitute of Science and Technologyen_US
dc.rightsİTÜ tezleri telif hakkı ile korunmaktadır. Bunlar, bu kaynak üzerinden herhangi bir amaçla görüntülenebilir, ancak yazılı izin alınmadan herhangi bir biçimde yeniden oluşturulması veya dağıtılması yasaklanmıştır.tr_TR
dc.rightsİTÜ theses are protected by copyright. They may be viewed from this source for any purpose, but reproduction or distribution in any format is prohibited without written permission.en_US
dc.subjectAnlamsal Webtr_TR
dc.subjectWeb Öneri Sistemleritr_TR
dc.subjectWeb Madenciliğitr_TR
dc.subjectSemantic Weben_US
dc.subjectWeb Recommender Systemsen_US
dc.subjectWeb Miningen_US
dc.titleWeb Öneri Sistemlerinde Anlamsal Web Madenciliğinin Uygulanmasıtr_TR
dc.title.alternativeSemantic Web Mining On Web Recommender Systemsen_US
dc.typeThesisen_US
dc.typeTeztr_TR
dc.contributor.departmentBilgisayar Mühendisliğitr_TR
dc.contributor.departmentComputer Engineeringen_US
dc.description.degreeYüksek Lisanstr_TR
dc.description.degreeM.Sc.en_US
Appears in Collections:Bilgisayar Mühendisliği Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
8438.pdf464.22 kBAdobe PDFView/Open


Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.