EN
TR
HİBRİT KİTAP ÖNERİ SİSTEMİ
Öz
Bu çalışma, kullanıcıların kendi kütüphanelerine eklediği kitaplar için kişiselleştirilmiş öneriler sunan hibrit bir kitap öneri sistemi geliştirmeyi amaçlamaktadır. Sistem, Flask mikroyapı çatısı üzerine inşa edilmiş olup, kullanıcıların eklediği kitap verileri SQLAlchemy ORM ile yönetilen bir SQLite veritabanında tutulmaktadır. Öneri motoru, içerik tabanlı filtreleme yöntemiyle çalışmakta ve kitapların başlık, yazar, özet ve etiket bilgileri TF-IDF vektörleştirme tekniği kullanılarak metin tabanlı bir öznitelik vektörüne dönüştürülmektedir. Kitaplar arasındaki benzerlik cosine benzerliği metriği ile hesaplanmakta ve kullanıcıya en benzer kitaplar önerilmektedir. Soğuk başlangıç problemini çözmek için meta veri tabanlı bir baseline öneri mekanizması entegre edilmiştir. Deneysel değerlendirmeler, sistemin kullanıcı verileri üzerinde etkili ve hızlı çalıştığını göstermiştir. Bu çalışma, özellikle kişisel kitap kütüphaneleri için optimize edilmiş öneri sistemlerinin geliştirilmesine yönelik pratik bir çerçeve sunmaktadır.
Anahtar Kelimeler
Thanks
Kahramanmaraş Sütçü İmam Üniversitesine teşekkür ederiz.
References
- Carbonell, J., & Goldstein, J. (1998). The use of MMR, diversity-based reranking for reordering documents and producing summaries. Proceedings of the 21st Annual International ACM SIGIR Conference on Research and Development in Information Retrieval, 335–336. Melbourne, Australia. https://doi.org/10.1145/290941.291025
- Chen, L. (2023). AI applications in book recommendation systems. *IEEE Intelligent Systems, 38*(2), 45–58.
- Devlin, J., Chang, M.-W., Lee, K., & Toutanova, K. (2019). BERT: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding. Proceedings of the 2019 Conference of the North American Chapter of the Association for Computational Linguistics: Human Language Technologies, 4171–4186. Minneapolis, MN. https://doi.org/10.18653/v1/N19-1423
- Grinberg, M. (2018). Flask web development: Developing web applications with Python (2nd ed.). O’Reilly Media.
- Johnson, A. R. (2021). Personalized recommendation systems in the digital age. *Artificial Intelligence Review, 12*(4), 567–589.
- Jones, K. S. (1972). A statistical interpretation of term specificity and its application in retrieval. Journal of Documentation, 28(1), 11–21. https://doi.org/10.1108/eb026526
- Koren, Y. (2009). Matrix factorization techniques for recommender systems. Computer, 42(8), 30–37. https://doi.org/10.1109/MC.2009.263
- LeCun, Y., Bengio, Y., & Hinton, G. (2015). Deep learning. Nature, 521(7553), 436–444. https://doi.org/10.1038/nature14539
Details
Primary Language
Turkish
Subjects
Natural Language Processing
Journal Section
Research Article
Publication Date
December 3, 2025
Submission Date
July 3, 2025
Acceptance Date
September 16, 2025
Published in Issue
Year 2025 Volume: 28 Number: 4