Günümüzde, internetin kişisel olarak hayatımıza girmesi ile birlikte ulaşılabilir
olan bilgi hacmi günden güne katlanarak büyümektedir. Ancak, bir şahsın çok büyük
miktarlardaki verileri tek başına kümeleyip bu verilerden yararlı bilgiler elde etmesi çok zor
olabilir. İnsanların daha doğru ve ilgili bilgiye ulaşma için son dönemlerde “Bilgi Filtreleme
Sistemleri” kavramı tartışılmaya başlamıştır. Bilgi Filtreleme Sistemlerinin amacı; kullanıcı
için gereksiz ve istenmeyen verilerden saf bilgiyi otomatik olarak sunmaktır. Bu bağlamda
da, “Öneri Sistemleri” ortaya çıkmıştır. Öneri sistemlerinde temel amaç, insanların
beğenisini tahmin edip onlara bu beğenileri doğrultusunda önerilerde bulunmaktır. Bu tezde
Anadolu Üniversitesi İİBF öğrencileri için gelecek dönemlerde alacakları zorunlu ve seçmeli
derslerin başarı notlarını tahmin ederek ders seçiminde yardımcı olacak öneri sistemi modeli
oluşturulmaya çalışılmıştır. Öneri modelinde öğrenci-öğrenci ve ders-ders benzerlikleri
tekniklerinden yararlanılmıştır. Bu tekniklerde benzerlik ölçütü olarak yaygın olarak
kullanılan pearson korelasyon değerinden yararlanılmıştır. Benzerlik ölçütü yardımıyla
model ve memory (hafıza) tabanlı öneri algoritmaları kullanılmıştır. Hafıza tabanlı işbirlikçi
filtrelemede ürün tabanlı öneri sistemi teknikleri, Model tabanlı işbirlikçi filtreleme
tekniklerinde ise; k-Ortalama, K En yakın Komşu ve Tekil değer ayrışımı yaklaşımlarıyla
öğrenci başarı notu tahmini yapılmıştır. Uygulamada dört faklı algoritma sonucunda elde
edilen sonuçlar karşılaştırılmıştır. Sonuç olarak ders seçiminde öneri sunmada yararlanılacak
öğrenci başarı notlarını gizil örüntüyü belirleyen, tekil değer ayrışımı tekniği ile tahmin
edilmiştir. Uygulanan Öneri sistemleri algoritmaları için en iyi tahmin doğruluk ölçütü olan
(MAE) mutlak ortalama hata değerine Tekil değer ayrışımı algoritması sonucunda
ulaşılmıştır
Nowadays, the volume of the available information is increasing day by day with the
inclusion of internet in to our personal lives. However, it may be very difficult for a person
to cluster big data and obtain/interpret useful information out of them. In order to reach more
accurate and relevant information, recently the discussion of “Information Filtering
Systems” has been started. The purpose of Information Filtering Systems is to provide the
user with pure information from unwanted and cluttered data automatically. In this respect,
“The Recommendation Systems” have been emerged. The main purpose of the
recommendation systems is to estimate the likes of people in order to make
recommendations accordingly. In this thesis, a recommendation system model is purposed
to help the students, of Anadolu University Faculty of Economics and Administrative
Science, in the selection of the courses to be taken in the future by predicting the grades of
future compulsory and elective courses offered in students’ curriculum. In the
recommendation system model, the student-student and course-course similarities are used.
In order to reflect the similarity, the well-known Pearson’s correlation coefficient is used.
Model and memory-based recommendation algorithms are used via similarity measure. In
memory based collaborative filtering, product-based recommendation systems are used; In
model based collaborative filtering, k-means, k nearest neighbours, and singular value
decomposition is used to predict the students’ grade scores. In the application part of the
study, the results of four different algorithms are studied in detail. As a result, the singular
value decomposition, because of its ability to show the latent pattern, is used as the prediction
method for students. Among the recommendation algorithms used in this study, the
minimum mean absolute error indicator is achieved by the singular value decomposition