Recommender system construction using latent semantic analysis and data mining methods on e-commerce data
E-ticaret verisi üzerinde gizli anlamsal analiz ve veri madenciliği yöntemleri kullanılarak öneri sistemi geliştirilmesi
- Tez No: 575396
- Danışmanlar: PROF. DR. İSMAİL HAKKI TOROSLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 83
Özet
Öneri sistemleri, e-ticaret uygulamalarının kullanıcılarına daha iyi önerilerde bulunmak adına geliştirilmektedir. Bu amaca ek olarak, e-ticaret uygulamaları, kullanıcılarına reklam göstermek ve belirli ürünlere indirim uygulamak adına öneri sistemlerinden yararlanmaktadır. Herhangi bir kullanıcıya bir ürün önermek her zaman için bir zorluk olmuştur, neyse ki bu zorluğu aşmak adına işbirlikçi filtreleme, birliktelik kuralı madenciliği gibi yöntemler ortaya atılmıştır. Bu yöntemler, esas olarak ürünlerin birlikte bulunmalarını incelemektedir. Bizim düşüncemize göre, farklı ürünler üzerindeki kullanıcı davranışları gizli anlamsal analiz yapılarak ortaya çıkarılmalıdır. Gizli anlamsal analiz bir metnin içeriğini anlamak için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntemin alışveriş verileri üzerinde önerilerde bulunurken kullanılabileceğini düşünüyoruz. Bu tez çalışmasında kullanılan veriler çeşitli e-ticaret sitelerinde yapılan alışveriş işlemlerini içermektedir. Bu veriler kullanılarak farklı yöntemler ve ortaya atılan yöntem incelenmiş ve sonuçları da bu teze dahil edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Recommender systems are developed to provide better recommendations to users of e-commerce applications. In addition to this goal, e-commerce applications benefit from their recommender systems to show advertisements to users, apply discounts on specific items. The task of recommending an item to a user is always a challenge; luckily, there are many methods developed to complete this task such as collaborative filtering, association rule mining etc. These methods mainly look at the co-occurrence of items; however, we think that user behavior on different items should be extracted by doing latent semantic analysis on the data. Latent semantic analysis is used for understanding the context of a text, we think that it can be used for providing recommendations by processing transactional data. The data used throughout this thesis work consists of transactions made in various e-commerce companies. In this thesis work, existing methods and proposed recommendation methods are examined and recommendation results on this data are shown.
Benzer Tezler
- Konut dışı yapılarda iklimlendirme santrallerinin tasarımı
Design of the air handling units in nonresidential buildings
SERTAÇ ERTEM
- Seyir emniyetinde insan hatası risk analizi ve insan faktörleri temelinde köprüüstü dizaynına yönelik kural önerileri
Human error risk analysis in navigational safety and human factors based rule recommendations on bridge design
RİFAT BURKAY ALAN
Doktora
Türkçe
2021
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiGemi İnşaatı ve Gemi Makineleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ SALİM SÖĞÜT
- Çok katlı yapılarda geri çekme düzensizliğinin deprem hesabına etkisi
Investigation of set-backirregularity i̇n earthquake-resistant design of multi-story structures
KUBİLAY YALÇIN
- Edirne Balon(Zeplin) Hangarı mevcut durum analizi ve koruma önerileri
Edirne Balloon(Zeppelin) Hangar present condition analysis and conservation recommendations
HASIM YAMAN BAYRAM
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ UMUT ALMAÇ