Development a recommendation system for an e-commerce based on alternating least squares
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 746539
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Chatbot, Derin öğrenme, Makine öğrenmesi, Tavsiye sistemleri, Chatbot, Deep learning, Machine learning, Recommender systems
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu makale, Alternatif En Küçük Karelere dayalı bir e-ticaret için bir öneri sisteminin geliştirilmesini sunmaktadır. Bu çalışma, sofistike tavsiye sistemleri oluşturmanın aşamalarını açıklar ve en iyi dilleri kullanarak e-ticaret platformları oluşturur. Çalışmada bir öneri sistemi geliştirilirken kullanılabilecek farklı teknikler tartışılmaktadır. Dağıtımcı tavsiye sistemlerinde işbirliği filtreleme teknikleri kullanılır. Ürün meta verileri, veri seti ve müşteri ile ilgili tüm bilgilerin içinde saklanabilmesi ve öneri uzmanlarının müşteri sorgusuna kolayca yanıt verebilmesi nedeniyle kullanılır.
Özet (Çeviri)
This paper presents the development a recommendation system for an e-commerce based on Alternating Least Squares. This study explains the phases of creating sophisticated recommender systems and creates e-commerce platforms by using the best languages. Different techniques are discussed in the study that can be utilized while developing a recommendation system. Collaboration filtering techniques are used in distributive recommender systems. Product metadata is used because all the information regarding dataset and customer can be stored in it and recommendation specialists can easily respond to the client query.
Benzer Tezler
- A graph neural network model with adaptive weights for session-based recommendation systems
Oturum tabanlı öneri sistemleri için uyarlanabilir ağırlıklara sahip bir çizge sinir ağı modeli
BEGÜM ÖZBAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
İstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Veri seyrekliği ve ölçeklenebilirlik problemlerini gidermek için derin otomatik kodlayıcı tabanlı yeni bir tavsiye sistemi modeli
A novel deep autoencoder-based recommendation system model to resolve the data sparsity and scalability problems
SÜMEYYE SENA ÜNALDI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Necmettin Erbakan ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Yükleniyor...
- Derin öğrenme tabanlı hibrit NFT öneri sistemi
Deep learning based hybrid NFT recommendation system
DURMUŞ AYDOĞDU
- Öneri sistemlerinde otokodlayıcı tabanlı derin öğrenme yaklaşımı
Autoencoder based deep learning approach in recommender systems
UĞURAY DURDU
- Banka kredi kartı süreçlerinde kişisel verilerin büyük veri yöntemleri ile gizliliğinin korunması
Privacy and use of big data in bank credit card processes
MAHBUB DİLAN KOYUNCU KAYA