Affiliation:
1. DOĞU AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ
Abstract
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.
Funder
DOĞU AKDENİZ ÜNİVERSİTESİ
Publisher
Kahramanmaras Sutcu Imam University Journal of Engineering Sciences