Citation Number
3
Views
13
Downloands
1
Öneri sistemleri, kullanıcılara kişiselleştirilmiş öneri sunan bilgi filtreleme sistemleridir. Öneri tabanlı uygulamalar e-ticaret, film, makale, restoran ve seyahat gibi birçok alanda kullanılmaktadır. Özellikle metin tabanlı depolamaya sahip sistemler üzerinde geleneksel anahtar kelime tabanlı arama tekniğiyle karşılaştırıldığında, öneri sistemleri büyük veri için daha etkili ve özelleştirilmiş sistemler olarak ön plana çıkmaktadır. Bilimsel çalışma paylaşımının yapıldığı platformlarda içerik havuzunun genişlemesiyle birlikte metinsel veri kullanımında önemli artış görülmektedir. Bu durum, araştırmacıların kendi alanlarıyla ilgili güvenilir ve doğru yayınlara erişimini zorlaştırmaktadır. Araştırmacılar, çalışmalarına katkı sağlayacak en doğru yayınları bulmakta çok fazla zaman harcayabilmektedir. Bilimsel çalışma öneri sistemi, karşılaşılan bu sorunlara çözüm üreterek araştırmacılara ilgi alanlarına uygun yayınları hızlı bir şekilde bulmalarına yardımcı olmaktadır. Sınırlı deneyime sahip kişiler için bilimsel çalışma öneri sistemleri araştırmacıların ufuklarını ve araştırma ilgi alanlarını genişletmeleri doğrultusunda yayınlar sunmaktadır. İçerik tabanlı filtreleme yöntemi, bilimsel çalışma öneri sistemi tasarımında en yaygın kullanılan yöntem olup kullanıcıdan bağımsız modellenir. Bu çalışmada, içerik tabanlı yeni bir bilimsel çalışma öneri sistemi farklı benzerlik yöntemleri üzerinden karşılaştırmalı olarak tavsiye edilmektedir. Yöntemler ve öneri ağırlıkları değişiklik gösterse de aynı veri seti içerisinde aynı yayınların önerildiği görülmektedir. Ölçüm değeri olarak birbirine yakın yöntemler arasında seçim yapmak gerektiğinde ise hesaplama süresini dikkate almak gerektiği sonucuna varılmaktadır.
Recommendation systems are information filtering systems that provide personalized suggestions to users. Recommended-based applications are used in many areas such as e-commerce, film, articles, restaurants and travel. Compared with traditional keyword-based search techniques, especially on text-based storage systems, the recommended systems are in the forefront as more efficient and customized systems for big data. In the platforms where the scientific work is shared, with the expansion of the content pool there is a significant increase in the use of text data. This makes it difficult for researchers to access reliable and accurate publications about their own fields. Researchers can spend a lot of time finding the most appropriate publications to contribute to their studies. The scientific study recommendation system provides solutions to these problems, helping researchers quickly find publications that fit their interests. Scientific work recommendation systems for people with limited experience offer publications in the direction of expanding researchers’ horizons and research interests. The content-based filtration method is the most commonly used method in the design of the scientific work recommendation system and is modeled independently of the user. In this study, a new content-based scientific study recommendation system is recommended comparatively through different similarity methods. If the methods and the weight of the suggestions are varied, the same data sets are suggested for the same publications. When the measurement value is needed to choose between the methods close to each other, it is concluded that the calculation time should be considered.
Recommender systems are information filtering systems that offer personalized suggestions to users. Recommender-based applications are used in numerous areas, such as e-commerce, streaming services, textual media, restaurants, and tourism. Compared to traditional keyword-based search techniques, especially on systems with text-based storage, recommender systems stand out as more effective and customized systems for big data. With the expansion of the content pool on platforms where scientific study sharing is made, there is a significant increase in textual data use. This situation makes it difficult for researchers to access reliable and accurate papers in their domains. Researchers may spend a lot of time finding the most accurate publications to contribute to their studies. The scientific study recommender system helps researchers quickly find papers that are suitable for their interests. Scientific study recommender system offers publications to researchers, who have limited experience, to broaden their horizons and research interests. The content-based filtering method is the most widely used procedure in scientific study recommender system designs and is modeled independently from the user. In this study, a new content-based scientific study recommender system is comparatively suggested over different similarity methods. Although the methods and recommender weights vary, it is seen that the same publications are recommended within the same data set. When it is necessary to choose between methods that are close to each other as measurement values, it is concluded that the calculation time should be considered.
Field : Mühendislik
Journal Type : Ulusal
Article Detail 
Citation Owners
Similar Articles
Download PDF
Journal Information
Listen Paper
Print This Page
Share
Mendeley
