Research Article

ÖNERİ SİSTEMLERİNDE KULLANILAN PERFORMANS METRİKLERİNİN FİLTRELEME TEKNOLOJİLERİNE GÖRE DEĞERLENDİRİLMESİ: İŞ ÖNERİ SİSTEMLERİ ALANI ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA ÇALIŞMASI

Volume: 27 Number: 3 September 3, 2024
TR EN

ÖNERİ SİSTEMLERİNDE KULLANILAN PERFORMANS METRİKLERİNİN FİLTRELEME TEKNOLOJİLERİNE GÖRE DEĞERLENDİRİLMESİ: İŞ ÖNERİ SİSTEMLERİ ALANI ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA ÇALIŞMASI

Öz

Tavsiye Sistemleri (Recommendation Systems—RSs) sayesinde hemen hemen her sektörde (ör. e-ticaret, eğitim, eğlence, sağlık, insan kaynakları, reklamcılık, vb.) mevcut süreçlerin/operasyonların etkin bir biçimde yürütülebilmesi ve kullanıcının ilgisini çekebilecek öğelere öncelik verilmesi mümkün hale gelmiştir. RS'lerin katkısı ile, sektörel süreçlerin/hizmetlerin etkin şekilde yönetilmesi ve kullanıcılara kişiselleştirilmiş sonuçlar üretilmesi mümkündür. Bu çalışmada, RS ile ilgili araştırmaların gözden geçirilmesi, filtreleme teknikleri taksonomisinin ortaya çıkarılması ve geniş çapta rastlanan performans metriklerinin tespiti amaçlanmaktadır. Ayrıca, İnsan Kaynakları (İK) yönetiminin olmazsa olmazı olan İş Tavsiye Sistemleri bu çalışmada, araştırma sahası olarak seçilmiş olup performans metriklerinin ve öğe filtreleme yaklaşımlarının belirlenmesi planlanmıştır. RS mimarisi ve çözümleri üzerine, literatürden 2010-2023 yılları arasında yapılmış çeşitli çalışmalar ilgililik durumuna göre seçilmiş ve incelenmiştir. RS’lerde filtreleme teknikleri hiyerarşik olarak sınıflandırılmış ve performans değerlendirmelerinde kullanılan çoğunluk değerlendirme metrikleri saptanarak kategorize edilmiştir. Ayrıca, RS'lerden öğrenilen kazanımların İş Tavsiye Sistemleri’ndeki yansımaları araştırılmış ve IK alanındaki RS çözümleri/metrikleri ortaya konulmuştur. Son olarak, RS çözümleri üzerinde araştırma, geliştirme ve kalite değerlendirmeleri yapmak isteyen araştırmacılara, bu çalışmamız bir yol haritası niteliğindedir.

Anahtar Kelimeler

Supporting Institution

DOĞU AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ

Ethical Statement

Etik onay beyanı: Bu çalışma için resmi onay gerekli değildir.

References

  1. Adomavicius, G., & Tuzhilin, A. (2011). Context-aware recommender systems. In Recommender systems handbook (pp. 217-253). Springer, Boston, MA. https://doi.org/10.1609/aimag.v32i3.2364
  2. Al-Habaibeh, A., Watkins, M., Waried, K., & Javareshk, M. B. (2021). Challenges and opportunities of remotely working from home during Covid-19 pandemic. Global Transitions, 3, 99-108. https://doi.org/10.1016/j.glt.2021.11.001
  3. Almalis, N. D., Tsihrintzis, G. A., Karagiannis, N., & Strati, A. D. (2015). FoDRA—A new content-based job recommendation algorithm for job seeking and recruiting. In 2015 6th International Conference on Information, Intelligence, Systems and Applications (IISA) (pp. 1-7). IEEE. https://doi.org/10.1109/IISA.2015.7388018
  4. Al-Otaibi, S., & Ykhlef, M. (2017). Hybrid immunizing solution for job recommender system. Frontiers of Computer Science, 11(3), 511-527. https://doi.org/10.1007/s11704-016-5241-z
  5. Al-Shamri, M. Y. H. (2016). User profiling approaches for demographic recommender systems. Knowledge-Based Systems, 100, 175-187. https://doi.org/10.1016/j.knosys.2016.03.006
  6. Althbiti, A., Alshamrani, R., Alghamdi, T., Lee, S., & Ma, X. (2021). Addressing data sparsity in collaborative filtering-based recommender systems using clustering and artificial neural network. In 2021 IEEE 11th Annual Computing and Communication Workshop and Conference (CCWC) (pp. 0218-0227). IEEE. https://doi.org/10.1109/CCWC51732.2021.9376008
  7. Aouadni, I., & Rebai, A. (2017). Decision support system based on genetic algorithm and multi-criteria satisfaction analysis (MUSA) method for measuring job satisfaction. Annals of Operations Research, 256(1), 3-20. https://doi.org/10.1007/s10479-016-2154-z
  8. Arita, S., Hiyama, A., & Hirose, M. (2017). Gber: A social matching app which utilizes time, place, and skills of workers and jobs. In Companion of the 2017 ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work and Social Computing (pp. 127-130). https://doi.org/10.1145/3022198.3026316

Details

Primary Language

Turkish

Subjects

Business Process Management , Decision Support and Group Support Systems , Information Systems (Other) , Performance Evaluation

Journal Section

Research Article

Authors

Selin Bitirim
0000-0002-3575-5855
Kuzey Kıbrıs Türk Cumhuriyeti

Duygu Çelik Ertuğrul *
0000-0003-1380-705X
Kuzey Kıbrıs Türk Cumhuriyeti

Publication Date

September 3, 2024

Submission Date

December 27, 2023

Acceptance Date

February 17, 2024

Published in Issue

Year 2024 Volume: 27 Number: 3

APA
Bitirim, S., & Çelik Ertuğrul, D. (2024). ÖNERİ SİSTEMLERİNDE KULLANILAN PERFORMANS METRİKLERİNİN FİLTRELEME TEKNOLOJİLERİNE GÖRE DEĞERLENDİRİLMESİ: İŞ ÖNERİ SİSTEMLERİ ALANI ÜZERİNE BİR ARAŞTIRMA ÇALIŞMASI. Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesi Mühendislik Bilimleri Dergisi, 27(3), 706-725. https://doi.org/10.17780/ksujes.1410926