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 Öğretmen(ler)i |
|
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;
|
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 |