Kullanıcı/ürün çiftleri için en iyi öneri algoritmalarının tespit edilmesi

İnternetin yaygınlaşması ve iletişim teknolojilerinin gelişmesiyle birlikte İnternet üzerinden sunulan hizmetler artmıştır. Bu artışın sonucunda kullanıcılar incelenmesi ve takip edilmesi gereken çok miktarda bilgi ve binlerce ürün/hizmetle karşı karşıya kalmaktadırlar. Bu durum "aşırı bilgi yükü" olarak tanımlanmaktadır. Bu alanda kullanıcılara, ürün ve hizmet seçimi konusunda yardımcı olacak öneri sistemleri geliştirilmiştir. Çevrimiçi servislerde kullanıcıların geçmişteki tercihlerine ve benzer kullanıcıların tercihlerine bakılarak kişiselleştirilmiş öneri sunmak için kullanılan en popüler öneri sistemi Ortak Filtreleme tabanlı öneri sistemleridir. Yüksek doğruluk Ortak Filtreleme tabanlı öneri sistemleri tarafından sağlanması gereken en önemli özelliklerden biridir. Bu tez kapsamında yapılan çalışmalarda hedeflenen, Ortak Filtreleme tabanlı öneri sistemleri tarafından üretilen önerilerin doğruluğunu iyileştirmektir. Günümüzde kullanılan öneri sistemleri genellikle tek bir öneri algoritması kullanmakta ve her kullanıcı için aynı algoritmayı kullanarak öneriler üretmektedirler. Bu çalışmada Ortak Filtreleme işlemleri için bir tane algoritma kullanmak yerine, alanında en iyi algoritmalar arasında gösterilen altı tane algoritma kullanılmıştır. Deneysel çalışmalarda kullanıcı veya kullanıcı/ürün çifti için her algoritmanın farklı doğrulukta öneriler ürettiği görülmüştür. Altı algoritmanın kullanıcı veya kullanıcı/ürün çiftine ürettiği tahmin değerlerinden en iyisi seçildiğinde sistem doğruluğunun yüksek anlamlılık seviyelerinde iyileşebileceği gösterilmiştir.