Software design, implementation, application, and refinement of a bayesian approach for the assessment of content and user qualities

İnternet, her türden bilgiye ulaşmak için önemli bir kaynaktır. Teknolojik yenilikler, çok sayıda insanın internette bilgi paylaşabilmesini sağlamıştır. Bu durum, internetteki gereksiz bilgi miktarının artmasına yol açmış ve insanların ihtiyaç duydukları bilgiye ulaşması zorlaşmıştır. İnsanların gereksinim duydukları bilgiye kolayca ulaşabilmeleri için Katılımcı Filtrelemesini Kullanan Tavsiye Sistemleri ortaya çıkmıştır. Bu sistemler, kullanıcıların geçmiş tercihlerini göz önünde bulundurarak onları gruplandırır ve aralarındaki benzerlikleri dikkate alarak ilgili içerikleri onlara önerir. Güvenirlik Tabanlı Sistemler kullanıcı benzerliklerinin yanı sıra onların dürüstlük seviyelerini de hesaba katar. Çünkü bir kullanıcının birkaç konuda güvenilir olması o kişinin her konuda güvenilir olacağı anlamına gelmez. İnternetteki içeriklerin kalitesi de kullanıcılara uygun ve güncel içerikleri sunabilmek için önemlidir. Bu tezde, içerik kalitesi ve kullanıcı kullanıcı güvenirliği kavramlarını bir arada kullanan bir çalışmayı baz aldık. Bu çalışmaya göre, içeriği değerlendiren kişilerin kaliteleri hesaba katılmadan, o içeriğin kalitesi belirlenemez. Çalışmada, içerik ve kullanıcı kalitelerinin bir arada belirlenmesine imkan veren bir Bayes yöntemi kullanılmıştır. Bayes yöntemi, bu kalite değerlerinin zaman içerisindeki değişimlerinin hesaplanmasına da olanak sağlar. Bu tez için, yukarıda bahsedilen modeli geliştirip, kullanıcı ve içerik kalitelerini değerlendirmek için kullanılacak bir yazılım geliştirdik. Bir film seti üzerinde yaptığımız deneyler, modelimizin kullanıcı kalitelerini göz önünde bulundurmayan klasik yöntemden daha iyi sonuç verdiğini göstermiştir. Yöntemimiz, kullanıcıları uzmanlık seviyelerine göre sınıflandırmada da başarılı olmuştur.