Geri Dön

Veri madenciliği/e-ticaret sitesi için ürün tavsiye sistemi geliştirilmesi

Data mining/improving a product recommandation system for e-commerce

  1. Tez No: 409103
  2. Yazar: ELİF ŞAFAK SİVRİ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA CEM KASAPBAŞI, DOÇ. DR. FETHULLAH KARABİBER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Ticaret Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Zamana bağlı işbirlikçi filtreleme

    Collaborative filtering with temporal dynamics

    ÇİĞDEM BAKIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SONGÜL ALBAYRAK

  2. 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

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBandırma Onyedi Eylül Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UFUK ÇELİK

  3. Web erişim kütüklerinin temizlenmesine yönelik yazılım geliştirme

    Software development for the removal of the web access logs

    DOYGUN DEMİROL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Elektronik-Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. RESUL DAŞ

  4. 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

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SACİP TOKER

  5. 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

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL