A deep learning based recommendation system design for banking customers using interaction data
Ardışıl veriler kullanılarak bankacılık müşterileri için derin öğrenme tabanlı tavsiye motoru tasarımı
- Tez No: 653767
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMAL OKAN ŞAKAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 62
Özet
Son yıllarda, makine öğrenimi yaklaşımları birçok sektörde birçok geleneksel yöntemin yerini almaktadır. Bu gelişmelere paralel olarak bankacılıkta pazarlama operasyonları makine öğrenimi temelli uygulamalarla desteklenmeye başlamıştır. Bu çalışma, derin öğrenme teknikleri kullanarak bankacılık müşterileri için oldukça uygulanabilir bir ürün öneri yaklaşımı gerçekleştirmiştir. Bu amaçla, daha önce e-ticaret verilerine uygulanan dinamik tekrarlayan sinir ağı (DREAM) mimarisi, bankacılık müşteri verilerine uygulanmıştır. Ayrıca, sıralı müşteri verilerindeki eksik değerleri işlemek için Generatif Adversarial Networks (GAN) tabanlı bir çözüm entegre edilmiştir. Uzun Kısa Süreli Bellek ve Çok Katmanlı Perceptron tabanlı çözümlerle yapılan karşılaştırmalı deneyler, DREAM tabanlı öneri yaklaşımının bankacılık sektöründe ürün tavsiyesi için önemli bir potansiyele sahip olduğunu göstermiştir. Ayrıca, GAN bazlı çözümün eksik veri durumunda genel doğruluğu biraz iyileştirmesine rağmen, bu küçük iyileşmenin önemli bir hesaplama maliyeti karşılığında elde edildiğine dikkat edilmelidir.
Özet (Çeviri)
In recent years, the machine learning approaches take the place of many traditional methods in many sectors. In parallel with these developments, in banking, the marketing operations have begun to be supported by machine learning-based applications. This study realized a highly applicable product recommendation approach for banking customers using deep learning techniques. For this purpose, the dynamic recurrent neural network (DREAM) architecture, which has been previously applied to e-commerce data, has been applied to banking customer data for recommendation. Besides, a Generative Adversarial Networks (GAN)-based solution is integrated to handle missing values in the sequential customer data. The comparative experiments with Long Short-Term Memory and Multilayer Perceptron-based solutions showed that DREAM-based recommendation approach has an important potential to be used for product recommendation in banking sector. It should also be noted that, although GAN-based solution has slightly improved the overall accuracy in case of missing data, this small improvement was obtained in exchange for a significant extra processing time.
Benzer Tezler
- Deep learning based recommendation system design
Derin öğrenme tabanlı öneri sistemi tasarımı
SEÇİL ŞEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SADIK FİKRET GÜRGEN
- Enhancing matrix factorization-based recommendation systems: A comparative study on trip recommendation systems
Matris çözümlemesi tabanlı öneri sistemlerinin geliştirilmesi: Seyahat öneri sistemleri üzerine karşılaştırmalı bir çalışma
ABDULLAH UĞUR MAT
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE NURDAN SARAN
- Early detection of distributed denial of service attacks
Dağıtık hizmet engelleme saldırılarının erken tespiti
KAĞAN ÖZGÜN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞE TOSUN KÜHN
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET TAHİR SANDIKKAYA
- Otonom araçlar için gerçek zamanlı nesne tanıma ve uzaklık tahmini sistem tasarım ve uygulaması
Real-time object recognition and distance estimated system design and implementation for autonomous vehicles
SALİH PALAMUT
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMersin ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDİNÇ AVAROĞLU
- Kuantum hesaplama modellerinin derin öğrenme kullanılarak otomatik üretimi
Automated generation of quantum computing models using deep learning
NİYAZİ FURKAN BAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KARAKÖSE