Veri Madenciliği Algoritmalarını Kullanan Kişiselleştirilmiş Kitap Öneri Sistemi

Özet

Bu çalışmanın amacı, kütüphane otomasyon sistemlerinde tutulan verilerden veri madenciliği yöntemleri ile kullanıcı davranışları, kullanıcı örüntüleri, derme örüntüleri ve trendleri ortaya çıkarmak; bilgi merkezlerinde derme geliştirme, derme yönetimi ve bilgi kaynaklarının etkin kullanımı için yol haritası ortaya koymaktır. Araştırmanın iki motivasyon odağı vardır: (i) kullanıcıların bilgi kaynaklarını kullanma eğilimleri üzerinden her bir kullanıcıya ilgi odağına yönelik bilgi kaynaklarını tavsiye etmek; (ii) kullanıcıların beklenti ve eğilimlerine yönelik ürün ve hizmetlerin geliştirilmesinde kütüphane yönetimine (ve üst yönetim) karar destek sağlamaktır. Araştırmanın yürütülmesi için Burdur Mehmet Akif Ersoy Üniversitesi Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı tarafından kullanılan kütüphane otomasyon sisteminde (Yordam Kütüphane Bilgi Belge Otomasyonu) tutulan kullanıcılara ilişkin basılı kitap ödünç kayıtları kullanılmıştır. Temin edilen veri seti, veri temizleme, veri dönüştürme ve veri indirgeme işlemleri ile veri ön işlemeden geçirilmiş; Python dili için entegre bir geliştirme ortamı olan Spyder IDE v5.5.4 kullanılarak analiz edilmiştir. Araştırmanın amacına uygun olarak kişiselleştirilmiş kitap öneri sistemi için k-means kümeleme analizi ve SVDs (Singular Value Decomposition-Tekil Değer Ayrışımı) işbirlikçi filtreleme analizi uygulanmıştır. Analizlerin sonunda kitap önerileri sıralanmış ve sistemin RMSE performans değerleri paylaşılmıştır.