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
- Tez No: 795892
- Danışmanlar: DOÇ. DR. CENK ŞAHİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Çukurova Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- 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
- Müşteri analitiği ve öneri sistemleri uygulaması
Customer analytics and recommender systems application
ÖZGE ELMAS
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- 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
- Kimyasal tankerlerde tank kaplamaları seçimine yönelik sayısal analiz
Numerical analysis on selection of tank coatings in chemical tankers
MURAT MERT TEKELİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EMRE AKYÜZ
- 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
2023
Kimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞEGÜL GÖLCÜ
DR. ÖĞR. ÜYESİ NEJLA ÇİNİ
- 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
2023
Kimyaİstanbul Teknik ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FATMA BEDİA BERKER