Tez Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: University of Pittsburgh, Enformatik Enstitüsü, Veri Bilimi, Amerika Birleşik Devletleri
Tez Danışmanı: Michael Spring
Tezin Onay Tarihi: 2010
Tezin Dili: İngilizce
Desteklendiği Program: Diğer
Özet:
Çevrimiçi olarak erişilebilen bilgilerin patlayıcı büyümesiyle yönlendirilen World-Wide-Web, şu anda kişiselleştirilmiş bilgi erişimine yönelik bir eğilime tanık oluyor. Bu eğilimin bir parçası olarak, çok sayıda kişiselleştirilmiş haber hizmeti ortaya çıkıyor. Bu projenin amacı, kişisel bir profil geliştirmek için yer imlerini kullanmak için bir prototip algoritma geliştirmektir. Sonuç olarak, bunun çevrimiçi haberleri okumak için kişiselleştirilmiş bir RSS okuyucusu oluşturmak için kullanılabileceğini düşünüyoruz. Bir okuyucu çok sayıda haber hikayesi döndürür. Kullanıcı memnuniyetini artırmak için, en ilginç olanı ön plana çıkarmak için onları sıralamak yararlıdır. Bu sıralama, kişiselleştirilmiş bir profil uygulanarak yapılır. Böyle bir profil oluşturmanın bir yolu, onu kullanıcının yer imlerinden çıkarmak olabilir. Bu yazıda, yer imlerinden kullanıcı ilgisini öğrenmek için bir süreç tanımlıyor ve etkinliğinin bir değerlendirmesini sunuyoruz. Amaç, bir dizi kullanıcı tanımlı beslemeden döndürülen girdileri filtreleyerek ve yeniden sıralayarak sonuçları kişiselleştirmek için yer imlerine dayalı bir kullanıcı profili kullanmaktır. kişiselleştirilmiş bilgi erişimine yönelik eğilim. Bu eğilimin bir parçası olarak, çok sayıda kişiselleştirilmiş haber hizmeti ortaya çıkıyor. Bu projenin amacı, kişisel bir profil geliştirmek için yer imlerini kullanmak için bir prototip algoritma geliştirmektir. Sonuç olarak, bunun çevrimiçi haberleri okumak için kişiselleştirilmiş bir RSS okuyucusu oluşturmak için kullanılabileceğini düşünüyoruz. Bir okuyucu çok sayıda haber hikayesi döndürür. Kullanıcı memnuniyetini artırmak için, en ilginç olanı ön plana çıkarmak için onları sıralamak yararlıdır. Bu sıralama, kişiselleştirilmiş bir profil uygulanarak yapılır. Böyle bir profil oluşturmanın bir yolu, onu kullanıcının yer imlerinden çıkarmak olabilir. Bu yazıda, yer imlerinden kullanıcı ilgisini öğrenmek için bir süreç tanımlıyor ve etkinliğinin bir değerlendirmesini sunuyoruz. Amaç, bir dizi kullanıcı tanımlı beslemeden döndürülen girdileri filtreleyerek ve yeniden sıralayarak sonuçları kişiselleştirmek için yer imlerine dayalı bir kullanıcı profili kullanmaktır.
