Tavsiye Sistemleri Literatürünün Bibliyometrik Analizi - Emrah Önder; Can İlkhan (İşletme Bilimi Dergisi)
Bu çalışma, tavsiye sistemleri literatürünün son beş yılda gerçekleştirilen bibliyometrik analizini içermektedir. Web of Science (WoS) veri tabanından elde edilen veriler kullanılarak, bu alanın gelişimi ve dönemeç noktaları detaylı bir şekilde incelenmiştir. Tavsiye sistemleri, kullanıcı verilerini kullanarak kişiselleştirilmiş içerik ve ürün önerileri sunan teknolojilerdir ve bu sistemler, internetin ve dijital işlemlerin yaygınlaşmasıyla birlikte önem kazanmıştır. Kullanıcılar tarafından verilen doğrudan geri bildirimler veya göz izleme teknolojisi gibi yöntemlerle elde edilen zengin veriler, kullanıcı tercihlerinin analiz edilmesi ve ihtiyaçlara uygun önerilerin sunulması için kullanılmaktadır. Araştırma, GroupLens çalışması gibi önemli adımları ele alarak, işbirlikçi filtreleme ve içerik tabanlı filtreleme gibi temel yaklaşımların gelişimine ışık tutmaktadır. Bu sistemler, Google ve Facebook gibi platformlar tarafından kullanıcı etkileşimlerini analiz edip, gelecekteki tercihleri tahmin etmek amacıyla kullanılmaktadır. Bibliyometrik analiz, VOSviewer aracılığıyla yapılan görselleştirmelerle desteklenmiş olup, tavsiye sistemleri literatüründe sıkça karşılaşılan terimlerin ve bu terimler arasındaki ilişkilerin detaylı bir haritasını sunmaktadır. Çalışma, bu alanda araştırma yapacak olanlara rehberlik edecek şekilde tasarlanmıştır ve tavsiye sistemlerinin bilimsel etkisinin arttığını göstermektedir. Bibliyometrik analiz, bilimsel yayınların niceliksel bir değerlendirmesini sağlayarak, bu yayınların bilimsel etki ve kalitesini objektif bir şekilde ölçmüştür. Analiz sonuçları, tavsiye sistemleri alanındaki akademik çalışmaların ve atıfların zaman içindeki artışını göstermektedir ve bu artış, alandaki ilginin ve etkinin giderek arttığını işaret etmektedir. Bu tür bir analiz, gelecekte bu konu üzerine çalışacak araştırmacılara yol gösterici olabilir ve tavsiye sistemlerinin daha da geliştirilmesi için temel oluşturabilir. Sonuç olarak, bu çalışma, tavsiye sistemleri literatürünün kapsamlı bir analizini sunmakta ve araştırma alanındaki bilimsel ilerlemeleri daha derinlemesine inceleme imkanı sağlamaktadır.