Azərbaycanca
Беларускі
Dansk
Deutsch
Española
Français
Indonesia
Italiana
日本語
Қазақ
Lietuvos
Nederlands
Português
Русский
සිංහල
แบบไทย
Türkçe
Українська
中國人
United State
Afrikaans
İşbirlikçi filtreleme (CF) bazı önerici sistemler tarafından kullanılan bir tekniktir. İşbirlikçi filtreleme özel ve genel olmak üzere iki anlama sahiptir. Genel olarak işbirlikçi öğrenme, bilginin ve örüntülerin çoklu-etmen, çoklu bakışaçısı veya çoklu veri kaynağı içeren teknikler kullanılarak filtrelenmesidir. İşbirlikçi filtreleme uygulamaları yaygın olarak çok büyük veri setleri üzerinde yapılır. İşbirlikçi filtreleme yöntemleri maden gözlem verileri, finansal veriler, web ve e-ticaret uygulamalarında kullanıcı verileri gibi birçok farklı veri tipi üzerinde uygulanmıştır. Bu yazının geri kalanında işbirlikçi filtrelemenin kullanıcı verileri üzerinde kullanılması üzerine odaklanılmıştır, ancak yöntem ve yaklaşımların bazıları diğer önemli uygulamalarda da kullanılabilir.
Daha yeni ve daha özel anlamıyla işbirlikçi filtreleme, bir kullanıcının ilgi alanları hakkında otomatik kestirimler yapmak için (filtreleme) birçok kullanıcının tercihlerini dikkate alan (işbirlikçi) bir yöntemdir. İşbirlikçi filtrelemenin altında yatan varsayım, eğer A kişisi bir konu hakkında B kişisi ile aynı fikirdeyse, A kişisinin başka bir x konusu hakkında fikrinin B kişisinin o konudaki fikriyle uyuşma ihtimalinin, rastgele bir kişinin x konusundaki fikriyle uyuşma ihtimalinden fazla olmasıdır. Örneğin, bir işbirlikçi filtreleme tavsiye sistemi bir kullanıcının beğendiği programların kısmi listesi verildiğinde, o kullanıcının başka hangi televizyon programlarını beğenebileceği hakkında kestirimlerde bulunabilir. Bu kestirimler o kullanıcıya özel olsa da, birçok diğer kullanıcının verileri kullanılarak oluşturulmuştur. Bu yönden, daha basit bir yöntem olan, bir öğenin aldığı oylardan gelen ortalama skor bazında sıralanması yönteminden ayrılır.
Kaynakça
- ^ Francesco Ricci and Lior Rokach and Bracha Shapira, Introduction to Recommender Systems Handbook 2 Haziran 2016 tarihinde Wayback Machine sitesinde ., Recommender Systems Handbook, Springer, 2011, pp. 1-35
- ^ Kapusuzoğlu, Hikmet (2011). Ontoloji Tabanlı İlişkisel Ürün Öneri Sistemi (PDF) (Tez). İTÜ Fen Bilimleri Enstitüsü. s. 5. 3 Mart 2018 tarihinde kaynağından (PDF). Erişim tarihi: 2 Mart 2018.
- ^ a b ; Hill, Will (2001). (PDF). Addison-Wesley. s. 6. 11 Haziran 2012 tarihinde kaynağından (PDF) arşivlendi. Erişim tarihi: 16 Ocak 2012. Kaynak hatası: Geçersiz
<ref>etiketi: "recommender" adı farklı içerikte birden fazla tanımlanmış (Bkz: ) - ^ . 6 Haziran 2012 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Ocak 2016.
wikipedia, wiki, viki, vikipedia, oku, kitap, kütüphane, kütübhane, ara, ara bul, bul, herşey, ne arasanız burada,hikayeler, makale, kitaplar, öğren, wiki, bilgi, tarih, yukle, izle, telefon için, turk, türk, türkçe, turkce, nasıl yapılır, ne demek, nasıl, yapmak, yapılır, indir, ücretsiz, ücretsiz indir, bedava, bedava indir, mp3, video, mp4, 3gp, jpg, jpeg, gif, png, resim, müzik, şarkı, film, film, oyun, oyunlar, mobil, cep telefonu, telefon, android, ios, apple, samsung, iphone, xiomi, xiaomi, redmi, honor, oppo, nokia, sonya, mi, pc, web, computer, bilgisayar
Isbirlikci filtreleme CF bazi onerici sistemler tarafindan kullanilan bir tekniktir Isbirlikci filtreleme ozel ve genel olmak uzere iki anlama sahiptir Genel olarak isbirlikci ogrenme bilginin ve oruntulerin coklu etmen coklu bakisacisi veya coklu veri kaynagi iceren teknikler kullanilarak filtrelenmesidir Isbirlikci filtreleme uygulamalari yaygin olarak cok buyuk veri setleri uzerinde yapilir Isbirlikci filtreleme yontemleri maden gozlem verileri finansal veriler web ve e ticaret uygulamalarinda kullanici verileri gibi bircok farkli veri tipi uzerinde uygulanmistir Bu yazinin geri kalaninda isbirlikci filtrelemenin kullanici verileri uzerinde kullanilmasi uzerine odaklanilmistir ancak yontem ve yaklasimlarin bazilari diger onemli uygulamalarda da kullanilabilir Daha yeni ve daha ozel anlamiyla isbirlikci filtreleme bir kullanicinin ilgi alanlari hakkinda otomatik kestirimler yapmak icin filtreleme bircok kullanicinin tercihlerini dikkate alan isbirlikci bir yontemdir Isbirlikci filtrelemenin altinda yatan varsayim eger A kisisi bir konu hakkinda B kisisi ile ayni fikirdeyse A kisisinin baska bir x konusu hakkinda fikrinin B kisisinin o konudaki fikriyle uyusma ihtimalinin rastgele bir kisinin x konusundaki fikriyle uyusma ihtimalinden fazla olmasidir Ornegin bir isbirlikci filtreleme tavsiye sistemi bir kullanicinin begendigi programlarin kismi listesi verildiginde o kullanicinin baska hangi televizyon programlarini begenebilecegi hakkinda kestirimlerde bulunabilir Bu kestirimler o kullaniciya ozel olsa da bircok diger kullanicinin verileri kullanilarak olusturulmustur Bu yonden daha basit bir yontem olan bir ogenin aldigi oylardan gelen ortalama skor bazinda siralanmasi yonteminden ayrilir Kaynakca Francesco Ricci and Lior Rokach and Bracha Shapira Introduction to Recommender Systems Handbook 2 Haziran 2016 tarihinde Wayback Machine sitesinde Recommender Systems Handbook Springer 2011 pp 1 35 Kapusuzoglu Hikmet 2011 Ontoloji Tabanli Iliskisel Urun Oneri Sistemi PDF Tez ITU Fen Bilimleri Enstitusu s 5 3 Mart 2018 tarihinde kaynagindan PDF Erisim tarihi 2 Mart 2018 a b Hill Will 2001 PDF Addison Wesley s 6 11 Haziran 2012 tarihinde kaynagindan PDF arsivlendi Erisim tarihi 16 Ocak 2012 Kaynak hatasi Gecersiz lt ref gt etiketi recommender adi farkli icerikte birden fazla tanimlanmis Bkz Kaynak gosterme 6 Haziran 2012 tarihinde kaynagindan arsivlendi Erisim tarihi 12 Ocak 2016