İşbirlikçi filtreleme

Makine öğrenmesi ve veri madenciliği

Problemler Sınıflandırma Kümeleme Regresyon Anomali tespiti Association rules Pekiştirmeli öğrenme Yapılandırılmış tahmin Öznitelik mühendisliği Öznitelik öğrenmesi Öznitelik çıkarımı Online öğrenme Yarı-gözetimli öğrenme Gözetimsiz öğrenme Sıralama öğrenme Gramer Tümevarımı
Gözetimli öğrenme Karar ağacı Birlik öğrenmesi k-YK Doğrusal regresyon Naive Bayes Sinir ağları Lojistik regresyon Relevance vector machine (RVM) Support vector machine (SVM) Rastgele orman
Kümeleme BIRCH Hiyerarşik k-means Beklenti maksimizasyon DBSCAN OPTICS Mean-shift
Boyut indirgeme Faktör analizi CCA ICA LDA NMF PCA t-SNE
Yapılandırılmış tahmin Grafiksel modeller (Bayes ağları, CRF, HMM)
Anomali tespiti k-NN Local outlier factor
Sinir ağları Perseptron Otokodlayıcı Derin öğrenme RNN LSTM Kısıtlı Boltzmann makinesi SOM Kıvrımlı sinir ağları
Pekiştirmeli öğrenme Q-Learning SARSA Temporal Difference (TD)
Teori Bias-variance ikilemi Hesaplamalı öğrenme teorisi Empirik risk minimizasyonu Occam learning PAC learning İstatistiki öğrenme teorisi VC theory
Konferanslar ve dergiler NIPS ICML ML JMLR ArXiv:cs.LG

İşbirlikçi filtreleme (CF) bazı önerici sistemler tarafından kullanılan bir tekniktir.^[1]^[2] İşbirlikçi filtreleme özel ve genel olmak üzere iki anlama sahiptir.^[3] Genel olarak işbirlikçi öğrenme, bilginin ve örüntülerin çoklu-etmen, çoklu bakışaçısı veya çoklu veri kaynağı içeren teknikler kullanılarak filtrelenmesidir.^[3] 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.^[4] 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 arşivlendi., 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 arşivlendi (PDF). Erişim tarihi: 2 Mart 2018.
^ ^a ^b Terveen, Loren; Hill, Will (2001). "Beyond Recommender Systems: Helping People Help Each Other" (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: )
^ "An integrated approach to TV & VOD Recommendations". 6 Haziran 2012 tarihinde kaynağından arşivlendi. Erişim tarihi: 12 Ocak 2016.

İlgili Araştırma Makaleleri

İstatistik veya sayım bilimi, belirli bir amaç için veri toplama, tablo ve grafiklerle özetleme, sonuçları yorumlama, sonuçların güven derecelerini açıklama, örneklerden elde edilen sonuçları kitle için genelleme, özellikler arasındaki ilişkiyi araştırma, çeşitli konularda geleceğe ilişkin tahmin yapma, deney düzenleme ve gözlem ilkelerini kapsayan bir bilimdir. Belirli bir amaç için verilerin toplanması, sınıflandırılması, çözümlenmesi ve sonuçlarının yorumlanması esasına dayanır. Bu çerçevede yapılan işlemlerin tümüne sayımlama denir.

Regresyon analizi, iki ya da daha çok nicel değişken arasındaki ilişkiyi ölçmek için kullanılan analiz metodudur. Eğer tek bir değişken kullanılarak analiz yapılıyorsa buna tek değişkenli regresyon, birden çok değişken kullanılıyorsa çok değişkenli regresyon analizi olarak isimlendirilir. Regresyon analizi ile değişkenler arasındaki ilişkinin varlığı, eğer ilişki var ise bunun gücü hakkında bilgi edinilebilir. Regresyon terimi için öz Türkçe olarak bağlanım sözcüğü kullanılması teklif edilmiş ise de Türk ekonometriciler arasında bu kullanım yaygın değildir.

Last.fm, 2002 yılında Londra'da kurulan bir internet radyosu ve kardeş proje Audioscrobbler ile Ağustos 2005'te birleşmiş bir müzik önerme sistemidir. 30 Mayıs 2007'de 280 milyon dolar karşılığında CBS Interactive tarafından satın alınmış, böylece Avrupa'nın en büyük Web 2.0 satın alması olarak kayıtlara geçmiştir.

<span class="mw-page-title-main">Kantitatif araştırma yöntemi</span>

Kantitatif, Analitik kimyada maddenin analiz edilmesi için kullanılan iki işlemden bir tanesi. Kantitatif, sıfat olarak Fransızcadaki "quantitatif" kelimesinden gelmektedir. Analiz, kalitatif ve kantitatif diye ikiye ayrılır. Kantitatif (nicel) analiz ; bir maddenin içindekilerin ne olduğunu değil, bu maddenin içinde bulunanların ne kadar olduğunu analiz etmek için kullanılan bir analiz yöntemidir.

Open Systems Interconnection (OSI) modeli ISO tarafından geliştirilmiştir. Bu modelle, ağ farkındalığına sahip cihazlarda çalışan uygulamaların birbirleriyle nasıl iletişim kuracakları tanımlanır.

İstatistik biliminde önemli bir yeri olan parametrik olmayan istatistik parametrik olmayan istatistiksel modeller ve parametrik olmayan çıkarımsal istatistik, özellikle parametrik olmayan istatistiksel hipotez sınamalar ile ilgilenir. Parametrik olmayan yöntemler çok defa dağılımlardan serbest yöntemler olarak da anılmaktadır, çünkü verilerin bilinen belirli olasılık dağılımı gösteren kaynaklardan geldiği varsayımına dayanmamaktadır.

Kriptografik özet fonksiyonu çeşitli güvenlik özelliklerini sağlayan bir özet fonksiyonudur. Veriyi belirli uzunlukta bir bit dizisine, (kriptografik) özet değerine, dönüştürür. Bu dönüşüm öyle olmalıdır ki verideki herhangi bir değişiklik özet değerini değiştirmelidir. Özetlenecek veri mesaj, özet değeri ise mesaj özeti veya kısaca özet olarak da adlandırılır.

Mobil güvenlik ya da mobil telefon güvenliği, mobil işlemenin öneminin ve kullanılan akıllı telefonların sayısının artması ile birlikte öne çıkmıştır. Genel olarak bakıldığında, mobil güvenlik, mobil cihazlarda saklanan bilgilerin ve servislerin koruma altına alınması olarak değerlendirilebilir.

Öneri sistemi ya da tavsiye sistemi bir kullanıcının bir öğeye vereceği 'değerlendirme' ya da 'tercih' miktarının öngörülmesini hedefleyen bir bilgi filtreleme sistemidir.

İçgözlem veya içebakış, psikolojide bir uyarıcı karşısında kişinin deneyimlediği algı, duyum, düşünce ve duygularındaki gözlem ve çıkarımlarını ifade etmesini içeren bir metottur. Bu metot: "Bir deneyimi onu yaşayan kişiden başkası gözlemleyemez." varsayımına dayanmaktadır. Yani gözleyen ve gözlenen aynı kişidir.

Windows Adres Defteri veya Windows Adress Book kullanıcılara birden fazla program tarafından paylaşılabilen tek bir rehber listesi tutmasına izin veren Microsoft Windows'un bir bileşeniydi. Genellikle Outlook Express tarafından kullanılır. 1996'da Internet Explorer 3 ile tanıtıldı ve sonraki sürümlerde geliştirildi. Windows Adres Defteri API'si, LDAP sunucularını sorgulayabilir veya verileri yerel bir .wab dosyasına okur / yazabilir. Windows Vista'da Windows Adres Defteri Windows Contacts ile değiştirildi.

İlişkisel veritabanı, 1970 yılında Edgar Frank Codd tarafından önerildiği gibi, organizasyonu ilişkisel veri modeline dayanan bir dijital veritabanıdır. İlişkisel veritabanlarını korumak için kullanılan çeşitli yazılım sistemleri bir ilişkisel veritabanı yönetim sistemi (RDBMS) olarak bilinir. Neredeyse tüm ilişkisel veritabanı sistemleri, sorgulama ve veritabanının bakımı için dil olarak SQL(Structured Query Language) kullanmaktadırlar.

Bilgisayar bilimlerinde, gereksinim analizi ya da gereksinim çözümleme; çeşitli sistemlerin gerekliliklerini ve olası çelişkili durumlarını göz önüne alarak, yazılımı analiz etmek, belgelemek, doğrulamak ve yönetmek için yeni veya değiştirilmiş bir ürün üzerinde projenin ihtiyaçlarını, sistem gereksinimlerini ve koşullarını belirleyen görevleri kapsamaktadır.

Bir karar destek sistemi, iş veya kurumsal karar verme faaliyetlerini destekleyen, genellikle sıralama, sıralama veya alternatifler arasından seçim yapmaya dayanan bir bilgisayara dayalı bilgi sistemidir. KDS'ler bir organizasyonun yönetim, operasyon ve planlama seviyelerine hizmet eder ve insanlara hızla değişen ve önceden kolayca belirlenemeyen sorunlar hakkında kararlar vermelerine yardımcı olur. Yapılandırılmamış ve yarı yapısal karar problemleri. Karar destek sistemleri tamamen bilgisayarlı, insan gücüyle veya her ikisinin birleşimi olabilir.

Ebeveyn denetimi ya da ebeveyn kontrolü, dijital televizyon servislerine, bilgisayar ve video oyunlarına, mobil cihazlara ve yazılıma dahil edilebilecek özelliklerdir. Ebeveyn denetimleri kabaca dört kategoriye ayrılır: uygunsuz içerik yaşına erişimi sınırlayan içerik filtreleri; Kullanım sınırlamalarını kullanmaya veya belirli kullanım türlerini yasaklamak gibi bu cihazların kullanımını kısıtlayan kullanım kontrolleri; Belirli yazılım kullanımını zorlayan bilgisayar kullanım yönetimi araçları; Ve cihazları kullanırken yeri ve etkinliği izleyebilen izleme. Ebeveyn denetimleri bir diğer özelliği, Ebeveyn Danışma, TV için TV-MA, MPAA için R ve NC-17 ve ESRB için M ve AO gibi derecelendirmeyi engelleme yeteneğidir. İçerik Filtreleri, İnternet içeriğine erişimi sınırlayan ebeveyn denetimlerinin ilk popüler türüdür. Televizyon istasyonları televizyon içeriğine erişimi sınırlamak için V-Chip teknolojisini de tanıtmaya başladı. Modern kullanım denetimleri açık şarkılar ve filmler gibi açık içeriği sınırlandırabilir. Güneşin belirli saatlerinde cihazları kapatabilir, cihazların ses çıkışını sınırlayabilir ve GPS teknolojisi uygun fiyatlı hale getirildiğinde artık mobil telefonlar gibi cihazların kolayca bulunması mümkündür.

Internet güvenliği, yalnızca Internet, sıkça tarayıcı güvenliği ve World Wide Web ile ilgili değil, aynı zamanda Ağ Güvenliği, uygulama ve işletim sistemleri sistemleri ile bir bütün olarak ilgilidir. Amacı, internet üzerinden saldırılara karşı kullanılacak kurallar ve önlemler oluşturmaktır. İnternet, bilgi alışverişi için güvenli olmayan bir kanalı temsil eder; bu da kimlik avı, çevrimiçi virüsler, truva atları, solucanlar ve daha fazlası gibi yüksek bir saldırı veya dolandırıcılık riskine yol açar.

Bilgisayarlı görü, bilgisayarların dijital görüntülerden veya videolardan nasıl bir anlam kazanabileceğiyle ilgilenen disiplinler arası bilimsel bir alandır. Mühendislik yöntemleriyle, insan görsel sisteminin yapabileceği görevleri anlamaya ve otomatikleştirmeye çalışmaktadır.

Otomatik hedef tanıma, bir algoritmanın veya cihazın, sensörlerden elde edilen verilere dayanarak hedefleri veya diğer nesneleri tanıma yeteneğidir.

OpenNet Girişimi (ONI), amacı ulusların internet filtreleme ve gözetim uygulamalarını izlemek ve raporlamak olan ortak bir projeydi. Projede, hükûmet tarafından yürütülen internet filtreleme programlarının kapsamını ve niteliğini belirlemek için bir takım teknik araçların yanı sıra uluslararası bir araştırmacı ağı da kullanılmıştı. Katılımcı akademik kurumlar arasında Toronto Üniversitesi Munk Uluslararası Çalışmalar Merkezi'ndeki Vatandaş Laboratuvarı; Harvard Hukuk Fakültesi'ndeki Berkman İnternet ve Toplum Merkezi; Oxford Üniversitesi'ndeki Oxford İnternet Enstitüsü (OII) ve Cambridge Üniversitesi'nde Cambridge Güvenlik Programı'ndaki Gelişmiş Ağ Araştırma Grubu'ndan görevi devralan SecDev Grubu bulunuyordu.

Bilgi filtreleme sistemleri, modern çağın bilgi patlaması karşısında vazgeçilmez araçlar haline gelmiştir. İnsanların günlük olarak maruz kaldığı büyük miktardaki bilgi akışını etkin bir şekilde yönetmek, anlamlı içeriği belirlemek ve gereksiz bilgileri elemek için bu sistemlere ihtiyaç duyulmaktadır. Bu sistemler, kullanıcıların zamanlarını daha verimli kullanmalarına yardımcı olurken, aynı zamanda bilgiye erişimi kolaylaştırır.

Bu sayfa, bu Vikipedi makalesine dayanmaktadır.
Metin, CC BY-SA 4.0 lisansı altında mevcuttur; ek koşullar uygulanabilir.
Görseller, videolar ve sesler kendi lisansları altında mevcuttur.