A deep neural network based product metadata validation approach for online marketplaces
Çevrimiçi pazaryerleri için derin sinir ağlarına dayalı ürün üstbilgisi geçerleme yaklaşımı
- Tez No: 800308
- Danışmanlar: PROF. DR. ALTAN KOÇYİĞİT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Pandemi sırasında e-ticaret giderek daha popüler hale geldiğinden, çevrimiçi pazaryerlerinde çeşitli ürünler sunan satıcı sayılarında ciddi bir artış görüldü. Bu pazar yerlerinin başarısındaki kritik faktör, verimli ürün arama, hızlı filtreleme ve çekici ürün resimleri gibi özelliklere bağlı olarak sağladıkları kullanıcı deneyimidir. Ancak, özellikle ürün sayısının üstel arttığı bir ortamda, ürün üst verilerinin ve görüntülerinin veri kalitesini korumak pazar yerleri için zor olmaktadır. Bu sorunu ele almak için bu araştırma, ürün resimlerini doğrulamak için yapay zeka tabanlı otomatikleştirilmiş bir görüntü geçerleme modeli ile ürün üst verilerini otomatik bir şekilde doğrulamak için yine yapay zeka tabanlı bir sınıflandırma modeli kullanan yeni bir yaklaşım önermektedir. Yaklaşımımız, karmaşık ve gürültülü verileri işleme ve moda ürünleri gibi çeşitli zorlu ürün kategorilerine uyum sağlama dahil olmak üzere geleneksel yöntemlere göre çeşitli avantajlar sunmaktadır. Bu çalışmada, yaklaşımımızın etkinliğini, geleneksel yöntemlerle ve farklı ortamlarda karşılaştırmalar yaparak gösteriyor ve çevrimiçi pazar yerleri için ürün üst verileri doğrulamasında yapay zekanın kullanımına yönelik güçlü destek sağlıyoruz.
Özet (Çeviri)
As e-commerce has become increasingly popular during the pandemic, online marketplaces have seen a surge in merchants offering various products. A critical factor in the success of these marketplaces is the user experience they provide, largely dependent on features like efficient product search, fast filtering, and attractive product images. However, maintaining the data quality of product metadata and images can be challenging, especially as the number of products grows exponentially. To address this issue, this research proposes a novel approach using an AI-based automated image validation model for validating product images and an AI-based classification model to validate product metadata in an automated fashion. Our approach offers several advantages over traditional methods, including handling complex and noisy data and adapting to various challenging product categories, such as fashion items. We demonstrate the effectiveness of this approach through comparisons with traditional methods and in different settings, ultimately showing strong support for the use of AI in product metadata validation for online marketplaces.
Benzer Tezler
- Deep learning based recommendation system design
Derin öğrenme tabanlı öneri sistemi tasarımı
SEÇİL ŞEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SADIK FİKRET GÜRGEN
- Ceviz kalitesini otomatik belirleyen bir sistem tasarımı
A system design that automatically determines the quality of walnut
MUSTAFA NURİ TÜTÜNCÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKahramanmaraş Sütçü İmam ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ TURAB SELÇUK
- Hierarchical deep bidirectional self-attention model for recommendation
Hiyerarşik çift yönlü öz dikkat tabanlı derin öğrenme tavsiye modeli
İREM İŞLEK
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE GÜNDÜZ ÖĞÜDÜCÜ
- Accelerating molecular docking using machine learning methods
Kenetleme hesaplarının makine öğrenme metotları ile hızlandırılması
ABDULSALAM YAZID BANDE
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. SEFER BADAY
- Sürekli üretim hatlarında denetimli yapay zekâ yöntemlerinin kalite tespitinde kullanımı
Use of supervised artificial intelligence methods in quality determination in continuous production lines
SERDAR ÖZCAN
Doktora
Türkçe
2024
İşletmeÇanakkale Onsekiz Mart Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÜMRAN ŞENGÜL