TY  - JOUR
TI  - İşbirlikçi Filtreleme Algoritmalarının Çok-BeğenilenÜrünlere Yönelik Yanlılığı
AB  - Öneri sistemleri, bireysel kullanıcılara herhangi bir kişisel çaba gerektirmeden geçmişteki tercihlerine veözelliklerine göre uygun ürünleri/hizmetleri öneren otomatikleştirilmiş araçlardır. Bu sistemlerde, işbirlikçifiltreleme algoritmaları, ürünler için bireysel tahminler veya kullanıcılar için tercih edilir ürünlerin sıralı birlistesini üretmek için en çok kullanılan yaklaşımlardır. Bu tür algoritmaların verimliliği genellikle sağlananönerilerin doğruluğu ile değerlendirilse de, ürün kataloğu kapsamı gibi doğruluk-üstü değerlendirmeler de nitelikliönerilerde kritik faktörler olarak kabul edilir. Ancak, son zamanlarda yapılan birçok çalışma, bu algoritmaların,belirli özellikleri (örn. popülerlik) nedeniyle bazı ürünleri üretilen sıralı listelerde diğerlerinden daha çok öneçıkarma eğiliminde olduğunu göstermiştir. Bu çalışmada, ürün profillerini farklı bir bakış açısıyla, beğenilmedereceleriyle irdeliyor ve işbirlikçi filtreleme algoritmalarının çok beğenilen ürünlere yönelik bir yanlılığının olupolmadığını araştırıyoruz. Bu amaçla, üç farklı kategoriden dokuz önemli işbirlikçi filtreleme algoritmasınıkullanıyoruz ve iki gerçek-dünya veri kümesi üzerinde çeşitli deneyler gerçekleştiriyoruz. Deneysel sonuçlar,hemen hemen tüm algoritmaların çok beğenilen ürünlere yönelik güçlü bir yanlılığının olduğunu ve SVD ileSVD++ gibi matris çarpanlarına ayırma tabanlı algoritmaların yüksek kalitede öneriler üretmede diğerlerindendaha başarılı olduğunu göstermiştir.
AU  - Yalcin, Emre
DO  - 10.35193/bseufbd.884634
PY  - 2021
JO  - Bilecik Şeyh Edebali Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
VL  - 8
IS  - 1
SN  - 2458-7575
SP  - 279
EP  - 291
DB  - TRDizin
UR  - http://search/yayin/detay/465066
ER  -