Veri madenciliği/e-ticaret sitesi için ürün tavsiye sistemi geliştirilmesi
Data mining/improving a product recommandation system for e-commerce
- Tez No: 409103
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA CEM KASAPBAŞI, DOÇ. DR. FETHULLAH KARABİBER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 65
Özet
Bu çalışmada,Bir e-ticaret sitesi için, birliktelik analizi uygulaması ele alınmıştır. Hızlı değişen dünya koşullarından ötürü insanoğlunun ihtiyaçları gün geçtikçe artmakta ve değişmektedir. Bununla birlikte, insanların karşılanması gereken ihtiyaçları ve zaman kısıtlarından dolayı, e-ticaret alışverişin kullanım ve tercih oranları gün geçtikçe artmaktadır. Her 20 kişiden biri e-ticaret alışveriş sitelerini kullanarak, alışveriş yapmaktadır ve alışveriş yaptıkları ürünler ile ilgili karşılarına bir başka kişinin bu ürünle birlikte neler aldığı seçenekleri çıkmaktadır. Özel bir şirkete ait e-ticaret perakende giyim verileri kullanılarak, yaş ve cinsiyet parametreleri de işin içine katılarak herhangi bir ürün satın alan müşterilerin başka hangi ürünleri satın aldıkları tespit edilmiştir. Birliktelik kuralları olarak Apriori ve FP-Growth algoritmaları kullanılmıştır. İki müşteri arasındaki benzerlik bulunurken Cosine, Pearson ve Jaccard benzerlikleri kullanılmıştır. Kümeleme analizi metotlarından k-ortalamalar kullanılarak; müşteriler yaş ve cinsiyet niteliklerine göre kümelenmiştir. Weka programı ile gerçek veriler üzerinde birliktelik kuralları elde edilmiştir ve bir kullanıcı ara yüzü ile benzerlik ve kümeleme analizleri yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
Since the world is changing the needs of the human beings are changing and increasing as day passes. E-commerce sites are becoming popular since they fit the contemporary daily life. One out of every twenty people uses e-commerce site for shopping and they are recommended with some products which other users also interested in or ordered. In this Study, Association analysis is carried out for an e-commerce site. With analyzing cloth sales data for the e-commerce site of a private Turkish retail company, concerning gender and age parameters, the association rules for which products are bought together is discovered. FP-Growth and Apriori are used for association rules. While discovering similarities between two customers Cosine, Pearson, and Jaccard are utilized. K-means is used as Clustering analysis, to cluster customers according age and gender properties of customers. WEKA software is used to discover the association rules in data and using a developed GUI clustering and association analysis are further performed.
Benzer Tezler
- Zamana bağlı işbirlikçi filtreleme
Collaborative filtering with temporal dynamics
ÇİĞDEM BAKIR
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SONGÜL ALBAYRAK
- Arama motoru (google) reklamlarının veri madenciliği yöntemleri ile incelenmesi: Bir e-ticaret sitesi örneği
Investigation of search engine advertisements with data mining techniques: The case of e-commercial site
CEMAL FURKAN ÖZBEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBandırma Onyedi Eylül ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. UFUK ÇELİK
- Web erişim kütüklerinin temizlenmesine yönelik yazılım geliştirme
Software development for the removal of the web access logs
DOYGUN DEMİROL
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiElektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. RESUL DAŞ
- An investigation of the impact of different data cleaning techniques on metric result quality in machine learning
Makine öğrenmesinde, farklı veri temizleme tekniklerlerinin sonuç ölçevleri üzerindeki etkisinin incelenmesi
ISRAA MUSTAFA ABBAS
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SACİP TOKER
- Heterojen veri kaynaklarında fikir madenciliği, otomatik özellik çıkarımı ve duygu analizi
Opinion mining in heterogeneous data sources, automatic aspect extraction and sentiment analysis
BARIŞ ÖZYURT
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL