Kullanım Kılavuzu
Neden sadece 3 sonuç görüntüleyebiliyorum?
Sadece üye olan kurumların ağından bağlandığınız da tüm sonuçları görüntüleyebilirsiniz. Üye olmayan kurumlar için kurum yetkililerinin başvurması durumunda 1 aylık ücretsiz deneme sürümü açmaktayız.
Benim olmayan çok sonuç geliyor?
Birçok kaynakça da atıflar "Soyad, İ" olarak gösterildiği için özellikle Soyad ve isminin baş harfi aynı olan akademisyenlerin atıfları zaman zaman karışabilmektedir. Bu sorun tüm dünyadaki atıf dizinlerinin sıkça karşılaştığı bir sorundur.
Sadece ilgili makaleme yapılan atıfları nasıl görebilirim?
Makalenizin ismini arattıktan sonra detaylar kısmına bastığınız anda seçtiğiniz makaleye yapılan atıfları görebilirsiniz.
  Atıf Sayısı 2
 Görüntüleme 9
 İndirme 2
A content-based recommender system for choosing universities
2020
Dergi:  
Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Science
Yazar:  
Özet:

Recommender system (RS) is a knowledge discovery and decision-making system that has been extensively used in a myriad of applications to assist people in making distinct choices from vast sources. This paper proposes a recommendation system that will help the prospective students of Bangladesh in choosing the most suitable private universities for getting admission. Since selecting the best private university does not depend merely on a few criteria or choices and making a decision considering all those criteria is not an easy task, a recommendation system can be of great assistance in this scenario for the prospective students. In this proposed recommendation system a list of top-K private universities is recommended to the students who are willing to get admitted to the private universities using content-based filtering technique. To attain this goal we considered six parameters, namely grade point average (GPA) of secondary school certificate (SSC) examination, GPA of higher secondary certificate (HSC) examination, total GPA, tuition fees, university ratings, and university rankings. Finally, we evaluated the system with a total of 947 real feedback from prospective students and obtained the accuracies of 89.05%, 95.85%, 48%, 92.32%, and 71.93% using 5 different performance metrics: precision, recall, specificity, F1 score, and balanced accuracy, respectively.

Anahtar Kelimeler:

null
2020
Yazar:  
0
2020
Yazar:  
Atıf Yapanlar
Dikkat!
Yayınların atıflarını görmek için Sobiad'a Üye Bir Üniversite Ağından erişim sağlamalısınız. Kurumuzun Sobiad'a üye olması için Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı ile iletişim kurabilirsiniz.
Kampüs Dışı Erişim
Eğer Sobiad Abonesi bir kuruma bağlıysanız kurum dışı erişim için Giriş Yap Panelini kullanabilirsiniz. Kurumsal E-Mail adresiniz ile kolayca üye olup giriş yapabilirsiniz.
Benzer Makaleler








Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Science

Alan :   Mühendislik

Dergi Türü :   Uluslararası

Metrikler
Makale : 2.879
Atıf : 1.186
Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Science