Çoklu-ölçütlü ortak filtreleme sistemlerinde kaba kümeler kullanımı

Teknolojinin gelişmesi ve Internet'in yaygınlaşması ile birlikte, bilgiye ulaşmak oldukça kolaylaşmıştır. Milyarlarca bilgiye saniyeler içerisinde kolaylıkla ulaşabilme imkânı, beraberinde bilgi bombardımanı denilen problemi de getirmiştir. Bu problemin üstesinden gelmek adına, bilgi yığınlarının içerisinde ihtiyaç olanın hangisi olabileceğini tahmin etmek üzere Öneri Sistemleri oluşturulmuştur. Birbirinden farklı yaklaşımları bulunan onlarca öneri sistemi içerisinde en yaygın olarak kullanılan tekniklerden biri Ortak Filtreleme sistemleridir. Ortak Filtreleme sistemlerinde kullanıcılar bilgi sahibi oldukları ürünlere oy vererek karakterlerini ortaya koyarlar ve sistem de karşılığında bilgi sahibi olmadıkları ürünleri beğenip beğenmeyeceklerini söyler. Ortak filtreleme sistemlerinde ürünler genel anlamda değerlendirilir ancak bazen; bir ürüne tek bir açıdan yaklaşmaktansa birden fazla perspektiften yaklaşmak, sistemin daha başarılı olmasını sağlar. Bu bağlamda, çoklu-ölçütlü öneri sistemleri geliştirilmiştir. Bu doktora tezinde, çoklu-ölçütlü ortak filtreleme sistemleri derinlemesine incelenmiş ve kaba kümeler teorisi kullanılarak oluşturulmuş toplama fonksiyonu tabanlı özgün bir yaklaşım sunulmuştur. Geleneksel ortak filtreleme sistemlerinin ölçeklenebilirlik, seyreklik gibi problemleri mevcuttur ve çoklu-ölçütlü ortak filtreleme sistemleri de ortak filtreleme sistemlerinin çoklu uzayı olarak değerlendirildiğinden, bu problemler çok daha büyük sorun teşkil etmektedir. Ayrıca, kriterler arasındaki ilişkinin ortaya çıkarılması da bu sistemler için bir başka optimizasyon problemidir. Dolayısıyla sistemin tahmin üretmedeki doğruluğun artırılması bir zorluk olarak karşımıza çıkmaktadır. Bu doktora tezinde, çoklu-ölçütlü ortak filtreleme sistemlerinin tahmin doğruluğunun artırılması adına birtakım yaklaşımlarda bulunulmuştur. Bu sistemlerin içerdiği problemlerin üstesinden gelebilmek adına Kaba Kümeler Teorisinden faydalanılan özgün bir yaklaşım önerilmiştir.