Geri Dön

Personalized product recommendation on second hand platforms

İkı̇ncı̇ el platformlarda kı̇şı̇leştı̇rı̇lmı̇ş ürün önerı̇mı̇

  1. Tez No: 731044
  2. Yazar: RAMAZAN YARAR
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA GÖKÇE BAYDOĞAN
  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: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Sistem Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 66

Özet

Dünya genelinde milyonlarca insanın her saniye ziyaret ettiği ve alışveriş yaptığı online pazaryerlerinin ortaya çıkmasıyla birlikte, bu platformlar arasındaki rekabet ve alışveriş deneyimi önemli ölçüde değişmiş, öneri sistemleri bu platformların kritik bir parçası haline gelmiş ve literatürde popülerlik kazanmıştır. Tavsiye sisteminin kilit rol oynadığı bu online pazar yerlerinden biri de ikinci el platformlardır. Genel öneri sorunlarına ek olarak, bu platformların, sorunu diğer alanlara göre zorlaştıran, birbirine benzemeyen öğeler kümesinden oluşması gibi bu alana özgü çeşitli sorunları vardır. Bu çalışmada, ölçeklenebilir bir yapı içinde kişiselleştirilmiş ürün önerileriyle bu sorunları ele almak için son teknoloji doğal dil işleme tekniklerinden word2vec ve paragraf2vec kullanan iki aşamalı bir model öneriyoruz. Model performansı, hem popüler bir ikinci el platformundan toplanan geçmiş kullanıcı akışı veri kümesi üzerinde gerçekleştir- ilen çevrimdışı deneylerde, hem de canli sistem üzerinde yapılan A/B testinde değer- lendirilir. Bu deneylerin sonucu olarak, önerilen model, seçilen metriklere göre temel işbirlikçi filtreleme tabanlı modellerden daha iyi performans gösterir ve ayrıca, ürün sistemindeki çeşitli iş metriklerinde önemli artış sağlar.

Özet (Çeviri)

With the advent of online marketplaces which millions of people worldwide visit and make purchase every second, the shopping experience and competition between these platforms have been significantly changed and recommendation systems have become a more critical part of these platforms and gained popularity in the literature. One of these online marketplaces, in which the recommendation system plays a key role, is second hand platforms. In addition to general recommendation problems, these platforms have several problems which are specific to this domain such as compromising extremely unique item sets that makes the problem difficult with respect to other domains. In this study, we propose two staged model pipelines using state-of-the-art NLP techniques word2vec and paragraph2vec to address these problems with high quality personalized product recommendation in a scalable architecture. The model performance is evaluated on both offline experiments which are conducted on historical user clickstream dataset that is gathered from a popular second hand platform and A/B test on a production system. As a consequence of these experiments, the proposed model outperforms the baseline collaborative filtering-based models with respect to selected metrics, in addition, provides significant uplifts on several business metrics in the product system.

Benzer Tezler

  1. Derin öğrenme ile görsel benzerliklerin bulunması ve müşteri sepet analizi ile e-ticaret alışverişleri için ürün önerisi

    Finding visual similarities with deep learning and product recommendation for e-commerce shopping with customer basket analysis

    ESRA PULAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELİN SONER KARA

  2. A singular value decomposition approach for recommendation systems

    Öneri sistemleri için tekil değer ayrışımı yaklaşımı

    OSMAN NURİ OSMANLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. İSMAİL HAKKI TOROSLU

  3. Kullanıcı tarayıcı geçmişine dayanarak müşteri yorumlarının özetlenmesi

    Personalized feature based summarization

    FATMA ZEHRA KAVASOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞULE GÜNDÜZ ÖĞÜDÜCÜ

  4. Adapting a recommendation system according to changing user consideration

    Bir öneri sistemini değişen kullanıcı düşüncesine göre uyarlamak

    JEHAN KADHIM SHAREEF AL SAFI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Mühendislik BilimleriEskişehir Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CİHAN KALELİ

  5. Product ranking, pricing, and recommendation for e-commerce retailers and platforms

    Çevrimiçi perakendeciler ve e-ticaret platformları için ürün sıralama ve fiyatlandırması

    ALIREZA KABIRMAMDOUH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKoç Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. ABDULLAH GÜRHAN KÖK