Geri Dön

E-commerce product matching with deep learning

Derin öğrenme ile ürün eşleştirme

  1. Tez No: 677778
  2. Yazar: CENK ÇORAPCI
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FUNDA YILDIRIM
  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: Yeditepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 60

Özet

E-Ticaret pazarı büyüdükçe, her gün daha fazla ürün listeleniyor. Seçenek sayısındaki bu artış fiyat karşılaştırma siteleri, rakip firma analizi platformları ve e-ticaret siteleri gibi işletmelere çözülmesi gereken yeni sorunlar yaratıyor. Bu sorunlardan biri de farklı platformlarda listelenen aynı ürünleri farklı yazımlarına rağmen eşleştirebilmektir. Bu yazım farkları, farklı yazılmış ürün başlıkları veya aynı ürün özelliklerinin eş anlamlılarının kullanılması şeklinde ortaya çıkabilir. Bu araştırmada eşleştirme için Türkçe dili üzerinde özelleşmiş ve sadece ürün başlıklarına ihtiyaç duyan iki çözüm sunuyoruz; ürünlerin aranması ve alınması için metrik öğrenme tabanlı bir çözüm ve bulunan ürünlerin karşılaştırılması için siyam ağlar.

Özet (Çeviri)

As the E-Commerce market grows, more products gets listed everyday. This growth in number of choices generate novel problems that are needed to be solved by businesses like price comparison sites and e-commerce competition analytics platforms. One such problem is matching same products despite the differences in representation. These differences can occur as differently written titles or usage of synonyms of the same product specifications. For matching products despite these different representations, we present two solutions, a metric-learning based solution for search and retrieval of the products and a siamese deep neural network for comparing product representations. Both of these models only needs product titles and are specialized for Turkish language.

Benzer Tezler

  1. Sigortada dağıtım ve tutundurma metodları

    Başlık çevirisi yok

    BANU GÖNENÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1994

    SigortacılıkMarmara Üniversitesi

    Sigortacılık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OSMAN GÜRBÜZ

  2. Sosyal medya reklamcılığında haksız rekabet

    Unfair competition in social media advertising

    HAYRİYE DİLARA ABBASOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    HukukGalatasaray Üniversitesi

    Özel Hukuk Ana Bilim Dalı

    DR. HALİL ALİ DURAL

  3. Semantic search on Turkish e-commerce data: Benchmarking language models

    Türkçe e-ticaret verisi üzerinde semantik arama: Dil modelleri karşılaştırması

    SELAMİ UĞUR CİVELEK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Mühendislik ve Doğa Bilimleri Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DUYGU ÇAKIR YENİDOĞAN

  4. Kampanya sonrası reaktif yanal transferler ile stok yönetimi

    Post-campaign inventory management with reactive lateral transshipments

    KEZBAN KÜBRA UZUN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET GÜRAY GÜLER

  5. CRM ve CRM algısı

    CRM and CRM perception

    DİLEK YALÇIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    İşletmeBeykent Üniversitesi

    İşletme Bölümü

    DOÇ. DR. OSMAN YILDIRIM