KaydedilenlerDerginizi ekleyin

Dergiler / Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi / 2026 / Cilt: 22 Sayı: 64

Kişisel Haber Öneri Sistemi

Personal News Recommendation System

Sezgin Seven0000-0003-1582-3010
Adil Alpkoçak0000-0001-7695-196X
Sayfa
301–307
Yayın Tarihi
2020-01-24
🏛️Bu makalenin bibliyografik verileri ve tam metin bağlantısı DergiPark üzerinden sağlanmıştır.
DergiPark Kaydı ↗
✨

Yapay Zeka Hızlı Bakış & Çıkarımlar

AI Insight
⚡ TL;DR(1 Cümlede Hızlı Çıkarım)

Öneri sistemi yöntemlerinden içerik tabanlı filtreleme ve işbirlikçi filtreleme yöntemlerinin yanında anahtar kelimeye dayalı öneri sistemi de açıklanmıştır ve uygulanmıştır.

📌 3 Maddede Bu Makale

🎯
Amaç & Hipotez:Bu çalışmada metin tabanlı veriler olan haberler için öneri sistemi tasarlanması hedeflenmiştir.
📊
Temel Bulgular & Veri:Haber kaynakları olarak internetteki haber kanallarından toplanan içerikler kullanılmıştır.
💡
Sonuç & Katkı:Öneri sistemi yöntemlerinden içerik tabanlı filtreleme ve işbirlikçi filtreleme yöntemlerinin yanında anahtar kelimeye dayalı öneri sistemi de açıklanmıştır ve uygulanmıştır.
🔬Tür:Modelleme & Sayısal Simülasyon
📍Kapsam:Genişletilmiş Akademik Örneklem
⚙️Değişkenler:Kişisel Haber Öneri Sistemi · Öneri Sistemleri · Bilgi getirme

Özet

Bu çalışmada metin tabanlı veriler olan haberler için öneri sistemi tasarlanması hedeflenmiştir. Haber kaynakları olarak internetteki haber kanallarından toplanan içerikler kullanılmıştır. KNN sınıflandırma yaklaşımından üretilen bir algoritma sunulmuş ve haber metinleri üzerinde tüm metin arama mimarisi uygulanmıştır. Öneri sistemi yöntemlerinden içerik tabanlı filtreleme ve işbirlikçi filtreleme yöntemlerinin yanında anahtar kelimeye dayalı öneri sistemi de açıklanmıştır ve uygulanmıştır.

Abstract

In this study, it is aimed to design recommender system for news which is text based data. Recommended news content is collected from online news channels. The algorithm generated from the KNN classification approach is presented and the full text search architecture is applied on news texts. In addition to content-based filtering and collaborative filtering methods, the keyword-based recommendation system is explained and implemented.

🔖

Bu Makaleye Atıf Yap

Seven, S., Alpkoçak, A. (2020). Kişisel Haber Öneri Sistemi. Dokuz Eylül Üniversitesi Mühendislik Fakültesi Fen ve Mühendislik Dergisi, Cilt: 22 Sayı: 64, 301–307. https://doi.org/10.21205/deufmd.202022627

📄 Tam Metin PDF Okuyucu

📄

PDF görüntüleyici hazırlanıyor...

Kaynakça (21)

  1. Özgöbek, Ö., Erdur, R.C., 2015. Öneri Sistemleri ve Bir Uygulama Alanı Olarak Haber Öneri Sistemleri, İzmir, ss 292-296.
  2. Taşçı, S., 2015. İçerik Bazlı Medya Takip ve Haber Tavsiye Sistemi. Hacettepe Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği, Yüksek Lisans Tezi, 70s, Ankara.
  3. Allahyari, M., Pouriyeh, S., Assefi, M., Safaei, S., Trippe, E.D., Gutierrez, J.B, Koshut, K., 2017. A Brief Survey of Text Mining: Classification, Clustering and Extraction Techniques
  4. Liu, J., Dolan, P., Pedersen, E.R., 2009. Personalized News Recommendation Based on Click Behavior. Google Inc, USA.
  5. Pazzani, M.J., Billsus, D., 2007. Content-Based Recommendation Systems, The Adaptive Web LNCS, Berlin, ss 325-341.
  6. Suchal, J., Navrat P., 2010. Full Text Search Engine as Scalable k-Nearest Neighbor Recommendation System, DOI: 10.1007/978-3-642-15286-3_16
  7. Yong, Z., Youwen, L., Shixiong, X., 2009. An Improved KNN Text Classification Algorithm Based on Clustering, Journal Of Computers, ss 230-237.
  8. Başak, S., 2009. Türkçe Dokümanların Benzerliği, https://www.selcukbasak.com/download/TurkceD okumanBenzerligi.pdf (Erişim Tarihi: 12.05.2018).
  9. Bielikova, M., Kompan, M., 2010. Content-Based News Recommendation, s. 61-72. DOI: 10.1007/978-3-642-15208-5_6.
  10. Hoffman, T., 1999. Learning the Similarty of Documents: An Information-Geometric Approach to Document Retrieval and Categorization, s. 915-920.
  11. Mukti, S. 2018. When to use PostgreSQL Full Text Search and Trigram Indexes. https://www.medium.com/@sukorenomw/when- to-use-postgresql-full-text-search-and-trigram- indexes-4c7c36223421 (Erişim Tarihi: 20.01.2019).
  12. Schafer, J.B., Frankowski, D., Sen S., 2007. Collaborative Filtering Recommender Systems, Lecture Notes in Computer Science. ss 291-324.
  13. Chandramouli, B., Levandoski, J.J., Eldawy, A., Mokbel, M.F., 2011. StreamRec: A Real-Time Recommender System. Athens, Greece.
  14. Saranya, K.G., Sadhasivam, G.S., 2012. A Personalized Online News Recommendation System, International Journal of Computer Applications, ss 6-14.
  15. Uzun, Y., 2005. Keyword Extraction Using Naïve Bayes, Bilkent Üniversitesi Bilgisayar Bilimleri Fakültesi, 5s., Ankara.
  16. Doychev, D., Lawlor, A., Rafter, R., 2014. An Analysis of Recommender Algorithms for Online News, CLEF.
  17. Luostrainen, T., Kohonen, O., 2013. Using Topic Models in Content-Based News Recommender Systems, Nordic Conference.
  18. Xia, Z., Xu, S., Liu, N., Zhao, Z., 2014. Hot News Recommendation System from Heterogeneous Websites Based on Bayesian Model, 8s. DOI: 10.1155/2014/734351.
  19. Özgöbek, Ö. Gulla, J.A., Erdur, R.C, 2014. A Survey Challenges and Methods in News Recommendation.
  20. Bielikova, M., Kompan, M., 2010. Content-Based News Recommendation, s. 61-72. DOI: 10.1007/978-3-642-15208-5_6.
  21. Mukti, S. 2018. When to use PostgreSQL Full Text Search and Trigram Indexes. https://www.medium.com/@sukorenomw/when- to-use-postgresql-full-text-search-and-trigram- indexes-4c7c36223421 (Erişim Tarihi: 20.01.2019).