Geri Dön

A cross selling recommender system based on recurrent neural networks for online shopping

Çevrimiçi alışveriş içi özyinelemeli yapay sinir ağları tabanlı bir çapraz satış öneri sistemi

  1. Tez No: 795892
  2. Yazar: İBRAHİM ERDEM KALKAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. CENK ŞAHİN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 91

Özet

Öneri sistemlerinin, belirli bir müşterinin satın almayı planladığı sıradaki ürünü tahmin etmede belli bir potansiyele sahip olduğu kabul edilebilir. Perakende sektöründe, etkili bir çapraz satış çerçevesi için, belli bir ürün hedef olarak seçildiğinde, hangi müşterilerin pazarlama için daha uygun olacağını tahmin etmek hayati bir öneme sahiptir. Bu tez, öz-dikkat mekanizması ve özyinelemeli sinir ağlarından oluşan, örtük geri bildirimi işleyen hibrit bir öneri sistemi mimarisi önermektedir. Bununla beraber, önerilen kurgu, sırasıyla davranışsal ve müşteriye özel bilgileri temsil eden, zincirsel ve zincirsel olmayan veri özelliklerini alabilecek bir kapasiteye sahip olacaktır. Bu çalışma, iyi bilinen bir iş problemi olarak, müşterilerin sırada hangi ürün veya hizmeti satın alacaklarının tahmin etmek suretiyle çapraz satışta verimliliğin arttırılması problemine alternatif bir çözüm önermektedir. Bu çerçevenin çekirdeği, ilave veri özelliklerinin farklı düzenlemelerini içeren bir öneri sistemidir. Çalışma, bir çevrimiçi satış datası kullanılarak doğrulanmış, uygun özelliklerin bir araya getirilmesinin modele ilave bilgi sağlayabileceği gösterilmiş ve ölçüm sonuçlarında %13 gibi bir gelişme elde edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Recommender systems are considered to be capable of prediction of what is the next product to buy for a specific customer. For an effective cross-selling framework it is crucial to identify which customers are more suitable than others to target a product for the retail industry. This thesis proposes a hybrid model which implements recurrent neural network architectures with self-attention mechanism processing implicit feedback. Furthermore, the proposed design is capable of handling both sequential and non-sequential features, which correspond to purchase behavior and non-behavioral customer specific information respectively. This study represents an alternative solution to a well-known business problem: improving cross-selling effectiveness by estimating customers' likelihood for which products or services to buy next time. A recommender system which works on additional data configurations is the core concept of the framework. This study is verified with an online shopping dataset, and it is illustrated that the concatenation of relevant features provides additional information to the model, and it is obtained approximately 13% of improvement in evaluation metrics.

Benzer Tezler

  1. Müşteri analitiği ve öneri sistemleri uygulaması

    Customer analytics and recommender systems application

    ÖZGE ELMAS

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ

  2. Perakende piyasalarında dayanıksız tüketim ürünleri ile ilgili gelişmeler -bireysel markalı ürünlerde satın alma davranışı

    Developments regarding fast moving consumer goods at retail markets-buying behavior at the private label products

    K. SELÇUK TUZCUOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELİME SEZGİN

  3. Kimyasal tankerlerde tank kaplamaları seçimine yönelik sayısal analiz

    Numerical analysis on selection of tank coatings in chemical tankers

    MURAT MERT TEKELİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Denizcilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. EMRE AKYÜZ

  4. Akrilik asit tabanlı polimerik hidrojellerden farklı vücut sıvılarını taklit eden ph ortamlarında antidiyabetik ilaç salınımı

    Antidiabetic drug release from acrylic acid-based polymeric hydrojels in ph mediums mimicking different body fluids

    MELEK ÖZTÜRK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Kimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞEGÜL GÖLCÜ

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NEJLA ÇİNİ

  5. Novel biopolymer applications as adsorbent, drug encapsulation and controlled drug release agents

    Adsorban, ilaç kapsülleme ve kontrollü ilaç salımı ajanları olarak yeni biyopolimer uygulamaları

    NİLAY KAHYA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Kimyaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA BEDİA BERKER