Geri Dön

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

  1. Tez No: 653767
  2. Yazar: HASAN AVCI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMAL OKAN ŞAKAR
  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: 2020
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Deep learning based recommendation system design

    Derin öğrenme tabanlı öneri sistemi tasarımı

    SEÇİL ŞEN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SADIK FİKRET GÜRGEN

  2. 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

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya Üniversitesi

    Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AYŞE NURDAN SARAN

  3. Early detection of distributed denial of service attacks

    Dağıtık hizmet engelleme saldırılarının erken tespiti

    KAĞAN ÖZGÜN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYŞE TOSUN KÜHN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET TAHİR SANDIKKAYA

  4. 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

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMersin Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERDİNÇ AVAROĞLU

  5. Kuantum hesaplama modellerinin derin öğrenme kullanılarak otomatik üretimi

    Automated generation of quantum computing models using deep learning

    NİYAZİ FURKAN BAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET KARAKÖSE