Geri Dön

Moda kategorisine yönelik evrişimli sinir ağları tabanlı öneri sistemi tasarımı

Convolutional neural network based recommendation system design for fashion category

  1. Tez No: 776233
  2. Yazar: MEHMET YİĞİT ÖZGENÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ÖMER ÖNALAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, İşletme, Management Information Systems, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 67

Özet

Kalabalık ve rekabetçi bir pazarda öne çıkmaya çalışan işletmeler için kişiselleştirme, son yıllarda önemli bir odak noktası haline gelmiştir. Yapay zeka ve makine öğrenimi tabanlı öneri sistemleri, işletmelerin son derece kişiselleştirilmiş müşteri deneyimleri sağlamaları için güçlü bir araç olarak kullanılmaktadır. İşletmeler, her müşterinin özel ihtiyaç ve ilgi alanlarına göre uyarlanmış öneriler sunarak müşteri deneyimini iyileştirmekte ve satış yapma olasılıklarını arttırmaktadır. Küresel ölçekte dijitalleşmenin hız kazanmasıyla birlikte e-ticaret sektörü de bu süreçten oldukça fayda sağlamaktadır. Bu da e-ticaret sektöründe kişiselleştirmeye yönelik rekabeti arttırmaktta ve kişiselleştirme teknolojilerinin değerinin artmasına olanak sağlamaktadır. Bu çalışma, herhangi bir ürün sayfasında bulunan görsel üzerinde, tüm ürün gruplarına öneriler sunabilecek evrişimli yapay sinir ağı tabanlı bir yapay öğrenme sistemi önermeyi amaçlamaktadır. Üç aşamadan oluşan yapay öğrenme sistemi, ilk aşamada nesne tespiti ikinci aşamada gömülü temsil öğrenim ve son aşamada ise yaklaşık en yakın komşu algoritmaları üzerinden ilerlemektedir. Deney süreci içerisinde, ilk aşama için MaskRCNN mimarisinin iMaterialist veri seti üzerinde farklı hiper parametreler üzerinden eğitilmiş ve farklı iou eşikleri için mAP değerleri karşılaştırıldığında en etkili sonuç resnet 101 omurgasına sahip ve tüm katmanları önceden eğitilmiş ağırlıklar üzerinden eğitime devam edilerek alınmıştır.İkinci aşama ve üçüncü aşama birlikte değerlendirilip ikinci aşama için Resnet16, Vgg18 ve VİT modelleri sokaktan dükkana veri seti ile eğitilip annoy en yakın komşu algoritması üzerinden benzerlik önerileri gerçekleştirilmiştir ve farklı k değerleri üzerinden precision@k ve recall@k metrikleri ile değerlendirilmiştir. Değerlerndirme sonucunda VİT mimarisine sahip model tüm metriklerde diğer mimarilere kıyasla daha iyi sonuçlar elde etmiştir.

Özet (Çeviri)

Personalization has become a key focus for businesses in recent years as they try to stand out in a crowded and competitive market. AI and machine learning-based recommendation engines can be a powerful tool for businesses to provide highly personalized customer experiences. By providing recommendations that are tailored to the specific needs and interests of each customer, businesses improve the customer experience and increase the likelihood of making a sale.With the acceleration of digitalization on a global scale, the e-commerce sector is gaining more power than ever before. This increases the competition for personalization in the e-commerce sector and allows the value of personalization technologies to increase. This study will propose a convolutional artificial neural network-based artificial learning system that will be able to offer suggestions to all product groups on the image on any product page. The artificial learning system consists of three stages, in the first stage object detection, in the second stage embedded representation learning, and in the third stage approximate nearest neighbor algorithms are used. During the experimentation process, in the first stage, the MaskRCNN architecture was trained on the iMaterialist dataset with different hyperparameters and the mAP values were compared for different iou thresholds. The most effective result was obtained by continuing the training using pretrained resnet 101 backbone. In the second stage, Resnet16, Vgg18, and VIT models were trained on the street-to-shop data set and similarity recommendations were made using the annoy nearest neighbor algorithm and precision@k and recall@k metrics were evaluated using different k values. As a result of the evaluation, the VIT architecture model obtained better results in all metrics compared to the other architectures.

Benzer Tezler

  1. Çevrim içi platformlarda sunulan ikinci el lüksün tüketici perspektifinden değerlendirilmesi

    Evaluating second-hand luxury on online platforms from a consumer perspective

    FATMA NUR SARIKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    İşletmeGalatasaray Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NİLŞAH CAVDAR AKSOY

  2. Postmodern tüketim ve moda satın alma davranışı: Türk moda tüketicilerine yönelik bir araştırma

    Postmodern consuming and fashion consumer purchasing behaviour: A research on Turkish fashion consumers

    DİDEM ZEYNEP BAYAZIT ŞAHİNOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    İletişim BilimleriMarmara Üniversitesi

    İletişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FUNDA SAVAŞ GÜN

  3. İkinci el giysi satışı yapan internet uygulamalarının incelenmesi

    Examination of internet applications selling second-hand clothing

    AYÇA BAŞAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Giyim EndüstrisiAnkara Hacı Bayram Veli Üniversitesi

    Moda Tasarımı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SALİHA AĞAÇ

  4. Tüketim kültürü bağlamında sağlıklı yaşam eğiliminin inşası reklam ve etkileyici kişiler üzerine bir analiz

    The construction of healthy life tendencies in the context of consumption culture an analysis on advertising and influencers

    İREM AYAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Halkla İlişkilerMarmara Üniversitesi

    Halkla İlişkiler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYDA UZUNÇARŞILI SOYDAŞ

  5. E-ticaret web sitelerinin kullanılabilirliğine ilişkin içeriğin tüketici satın alma niyetine etkisi

    The effect of the content relating to the availability of e-commerce websites consumer purchase intention

    SÜMEYYE DURNA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeKastamonu Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYBALA AKSOY