Deep AutoEncoders in Recommender Systems: An Application about Internet of Things Service Recommendation

Authors : Sule BİRİM

Pages : 267-277

Doi:10.17671/gazibtd.685500

View : 54 | Download : 14

Publication Date : 2021-07-31

Article Type : Research Paper

Abstract :Nesnelerin İnterneti (IoT) küçük ve birbirine bağlı cihazlardan oluşan ve internet aracılığıyla bilgi paylaşımı sağlayan cihazlardan oluşan bir sistemdir. Gelecek IoT cihazlarının gerçekleştirdiği hizmetlerin sayısının oldukça artmasını beklemektedir. Bu nedenle IoT hizmeti önerme, gelecekte çok önemli bir faaliyet halini alacaktır. Bu çalışma, IoT hizmetleri tavsiyesi için en iyi yöntemi bulmayı hedeflemektedir. Bu amaç doğrultusunda bu çalışma derin otokodlayıcılar yöntemini, kullanıcılara IoT hizmet ve uygulamalarını kullandıkları cihazlara bağlı olarak önermek için kullanmayı hedeflemektedir. Derin otokodlayıcılar, kullanıcı hizmet tercih matrisini tahmin edebilmek için sinir ağlarını kullanır. Bu çalışmada kullanılan veri, gerçek bir Sosyal IoT veri setinden yararlanılarak oluşturulmuştur. Sonuçlara göre derin otokodlayıcılar, teknoloji harikası öneri yöntemlerine göre daha başarılı bir performans ortaya koymuştur. Bu sonuca ek olarak özel bir çeşit aktivasyon fonksiyonu ile oto kodlayıcıların performansının arttırılabileceği görülmüştür. Bu çalışma IoT hizmet önerisi literatürüne geleneksel ve teknoloji harikası kabul edilen yöntemlere bir alternatif sunarak katkı sağlamaktadır.
Keywords : Nesnelerin İnterneti IoT, Öneri sistemleri, Hizmet önerisi, İşbirlikçi Filtreleme, Derin Otokodlayıcılar, Sinir Ağları

ORIGINAL ARTICLE URL