AKTS - Öneri Sistemlerine Giriş

Öneri Sistemlerine Giriş (CMPE555) Ders Detayları

Ders Adı Ders Kodu Dönemi Saati Uygulama Saati Laboratuar Hours Kredi AKTS
Öneri Sistemlerine Giriş CMPE555 Alan Seçmeli 3 0 0 3 5
Ön Koşul Ders(ler)i
N/A
Dersin Dili İngilizce
Dersin Türü Seçmeli Dersler
Dersin Seviyesi Doktora
Ders Verilme Şekli Yüz Yüze
Dersin Öğrenme ve Öğretme Teknikleri Anlatım, Uygulama-Alıştırma, Sorun/Problem Çözme.
Dersin Koordinatörü
Dersin Öğretmen(ler)i
Dersin Asistan(lar)ı
Dersin Amacı Öneri Sistemleri uzmanlığında ilk ders olarak eğitim vermek üzere tasarlanan bu ders, öneri sistemleri kavramını tanıtır, çeşitli örnekleri ayrıntılı olarak inceler. Bu ders, işbirliğine dayalı filtreleme algoritmaları, içerik tabanlı öneri algoritmaları ve hibrit öneri algoritmalarını geliştirme, öneri sistemlerinde açıklama/tanımlamalar ve değerlendirme ölçütleri konularını içermektedir. Ayrıca bu ders ile öğrencilere, öneri sistemlerinin değerlendirme tekniklerini uygulama ve öneri sistemlerine sağlamlık ve gizlilik koruma tekniklerini uygulama yeteneği kazandırılması amaçlanmaktadır.
Dersin Eğitim Çıktıları Bu dersi başarıyla tamamlayabilen öğrenciler;
  • Öneri sistemlerinin temel bileşenlerini öğrenme ve oluşturma
  • İşbirliğine dayalı filtreleme algoritmalarını, içeriğe dayalı öneri algoritmalarını ve karma öneri algoritmalarını uygulama
  • Öneri sistemlerini değerlendirmek için deneyleri oluşturma ve deney sonuçlarını değerlendirme
  • Öneri sistemlerinin sağlamlığını/gürbüzlüğünü değerlendirmek için uygulama tasarlama
  • Öneri sistemlerinin gizliliğini değerlendirmek için uygulama tasarlama
Dersin İçeriği Öneri sistemlerinin temel kavramları, işbirliğine dayalı filtreleme algoritmaları, içeriğe dayalı öneri algoritmaları, bilgiye dayalı öneri üretme algoritmaları ve karma/hibrit öneri algoritmaları, öneri sistemlerini değerlendirme ölçütleri, kişiselleştirilmiş öneriler oluşturmak için bir öneri sistemi uygulaması geliştirilmesi.

Haftalık Konular ve İlgili Ön Hazırlık Çalışmaları

Hafta Konular Ön Hazırlık
1 Öneri Sistemlerine Giriş Bölüm 1 (ders kitabı)
2 Öneri Sistemlerinin Temel Kavramları Bölüm 1
3 İşbirliğine Dayalı Öneri Algoritmaları Bölüm 2
4 İşbirliğine Dayalı Öneri Algoritmaları Bölüm 2
5 İçeriğe Dayalı Öneri Algoritmaları Bölüm 3
6 İçeriğe Dayalı Öneri Algoritmaları Bölüm 3
7 Bilgiye Dayalı Öneri Üretme Algoritmaları Bölüm 4
8 Karma/Hibrit Öneri Algoritma Yaklaşımları Bölüm 5
9 Öneri Sistemlerindeki Tanımlamalar Bölüm 6
10 Öneri Sistemlerinin Değerlendirilmesi Bölüm 7
11 Öneri Sistemlerinin Değerlendirilmesi Bölüm 7
12 Kişiselleştirilmiş Öneri Sistemi Uygulaması Bölüm 8
13 Kişiselleştirilmiş Öneri Sistemi Uygulaması Bölüm 8
14 İşbirliğine Dayalı Öneri Sistemlerine Gerçekleştirilen Saldırılar Bölüm 9

Kaynaklar

Ders Kitabı 1. Jannach, D., Zanker, M., Felfernig, A., & Friedrich, G. (2010). Recommender Systems: An Introduction. Cambridge University Press. www.recommen derbook.net
Diğer Kaynaklar 2. Aggarwal, C. C. (2016). Recommender systems (Vol. 1). Cham: Springer International Publishing.
3. Ricci, F., Rokach, L., & Shapira, B. (2011). Introduction to recommender systems handbook. In Recommender systems handbook (pp. 1-35). Springer, Boston, MA.
4. Yoo, K. H., Gretzel, U., & Zanker, M. (2012). Persuasive recommender systems: conceptual background and implications. Springer Science & Business Media.
5. Introduction to Information Retrieval, Cambridge University Press. 2008 http://nlp.stanford.edu/IR-book/

Değerlendirme System

Çalışmalar Sayı Katkı Payı
Devam/Katılım - -
Laboratuar - -
Uygulama - -
Alan Çalışması - -
Derse Özgü Staj - -
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği - -
Ödevler 3 20
Sunum - -
Projeler - -
Rapor - -
Seminer - -
Ara Sınavlar/Ara Juri 2 40
Genel Sınav/Final Juri 1 40
Toplam 6 100
Yarıyıl İçi Çalışmalarının Başarı Notu Katkısı
Yarıyıl Sonu Çalışmalarının Başarı Notuna Katkısı 100
Toplam 100

Kurs Kategorisi

Temel Meslek Dersleri X
Uzmanlık/Alan Dersleri
Destek Dersleri
İletişim ve Yönetim Becerileri Dersleri
Aktarılabilir Beceri Dersleri

Dersin Öğrenim Çıktılarının Program Yeterlilikleri ile İlişkisi

# Program Yeterlilikleri / Çıktıları Katkı Düzeyi
1 2 3 4 5
1 Yazılım mühendisliği araştırma alanında en gelişmiş teknoloji ve literatürü kavrama X
2 Yazılım mühendisliğinde dünya çapında araştırma yapma ve bu alanda en iyi konferans ve dergilerde bilimsel makale yayınlama becerisi
3 Yazılım mühendisliğinde sayısal ve niteliksel çalışmalar yürütebilme
4 Yazılım mühendisliği alanında akademik çevre ve endüstri arasında köprü kurabilmek için gerekli becerileri edinme ve gerçek dünyada karşılaşılan problemleri çözmek için yazılım mühendisliği yaklaşımlarını geliştirme ve uygulama
5 Bilim ve teknolojideki güncel gelişmeleri takip edebilmek için gereken bilgiye ulaşma ve bilimsel araştırma gerçekleştirme veya yazılım mühendisliği alanına proje geliştirme becerisi
6 Yazılım mühendisliği alanında mesleki, hukuksal, etik ve sosyal sorunlar hakkında farkındalık ve sorumluluk bilinci
7 Proje ve risk yönetim becerisi; girişimciliğin, yenilikçilik ve sürdürülebilir kalkınmanın önemi hakkında farkındalık; yazılım mühendisliği uygulamaları standartları ve yöntemleri için uluslararası mükemmellik standartlarının bilinmesi
8 Karar alırken, Yazılım mühendisliği uygulamalarının evrensel, çevresel, sosyal ve hukuksal sonuçları konusunda farkındalık
9 Yazılım mühendisliği uygulamaları için mükemmellik standardını geliştirmek, benimsemek ve sürdürülebilir kullanımını desteklemek

ECTS/İş Yükü Tablosu

Aktiviteler Sayı Süresi (Saat) Toplam İş Yükü
Ders saati (Sınav haftası dahildir: 16 x toplam ders saati) 16 3 48
Laboratuar
Uygulama
Derse Özgü Staj
Alan Çalışması
Sınıf Dışı Ders Çalışma Süresi 16 2 32
Sunum/Seminer Hazırlama
Projeler
Raporlar
Ödevler 3 4 12
Küçük Sınavlar/Stüdyo Kritiği
Ara Sınavlara/Ara Juriye Hazırlanma Süresi 2 5 10
Genel Sınava/Genel Juriye Hazırlanma Süresi 1 10 10
Toplam İş Yükü 112