Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak ürün önerme sistemi
Product recommendation system using deep learning methods
- Tez No: 825241
- Danışmanlar: PROF. ALİ GÜNEŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Denetimli Öğrenme, Ürün Önerme Sistemi, Supervised Learning, Product Recommendation System
- Yıl: 2023
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Aydın Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
Makine öğrenmesi, klasik algoritma yapısı içerisinde mevcut olan şarta uygun şekilde aksiyon alma halleri için aksiyona ait parametrelerin algoritmalar vasıtası ile değişik değişkenler kullanılarak test edilmesi ile, ulaşılan neticeye göre modele ait verim düzeyini yükseltebilecek biçimde mimarisinin yenilenmesine imkân tanımaktadır. Algoritma, var olan mimari yapı kullanılarak çözümlemeler gerçekleştirilir. Algoritma, gerçekleştirilen çözümlemeler aracılığıyla sonuca varan parametrelerin değişmesi neticesinde hangi duyarlılık ile etkilediğini model haline getirmektedir. Genel olarak değerlendirdiğimizde, makine öğrenmelerinde ileri düzey sinir ağları oluşturmaları ile modelleme kurgusu esnasında büyük çaplı verilerin işlenebilme özelliğine sahip algoritmalar geliştirilmiştir. Sanal ortamda potansiyel alıcıların ürüne ve hizmete olan ilgi ve alakasını, alıma etki eden etmenleri, verim miktarı, mala ait fiyat, kalite hareketlilikleri ile ilgili etkisini ve parametrelerde mevcut olan değişimlerin eyleme çevrilme olasılıklarını en doğru biçimde modelleyebilme uğraşlarında makine öğrenmesi algoritmaları da kullanılmaktadır. Günümüz internet ortamında çeşitli sayfalarda reklamlarda kullanıcılara ürünler önerilmektedir. Bu ürün önermelerinde çeşitli parametreler yardımıyla, makine öğrenmesi aracılığıyla gerçekleşmektedir. Bu çalışmada ürün önerme sistemine yönelik literatür incelemesine yer verilmiş olup, bir ayakkabı firması için derin öğrenme yöntemi kullanılarak ürün önerme sistemi değerlendirilecektir. Bu kapsamda araştırmacı tarafından geliştirilen veri seti baz alınılarak değerlendirilecektir.
Özet (Çeviri)
Machine learning allows to renew the architecture in a way that can increase the efficiency level of the model according to the result achieved by testing the parameters of the action by using different variables through algorithms for the cases of taking action in accordance with the condition existing in the classical algorithm structure. Analyzes are performed using the algorithm and the existing architectural structure. The algorithm models the sensitivity with which it affects as a result of the changes in the parameters that reach the result through the analyzes carried out. In general, algorithms with the ability to process large-scale data have been developed during modeling with the creation of advanced neural networks in machine learning. Machine learning algorithms are also used in the effort to model the interest and relevance of potential buyers to the product and service in the virtual environment, the factors affecting the purchase, the effect of the amount of efficiency, the price of the product, the quality movements, and the possibilities of turning the changes in the parameters into action in the most accurate way. In today's internet environment, products are offered to users in advertisements on various pages. This is realized through machine learning, with the help of various parameters in product propositions. In this study, a literature review for the product recommendation system is included, and the product recommendation system will be evaluated for a shoe company by using deep learning method. In this context, it will be evaluated based on the data set developed by the researcher.
Benzer Tezler
- Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak ürün önerme sistemi tasarımı
Design of product recommendation system by using deep learning methods
ENES KANTEPE
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN ERDAL
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEHRA AYSUN ALTIKARDEŞ
- Deep hybrid recommender system
Derin hibrit öneri sistemi
DİDEM TÜRKER
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
- Investigation of embedding methods on gnn basedrecommender models
Çizge sinir ağı temelli öneri sistemleriüzerinde kullanılan gömme tipinin etkisinin araştırılması
MUSTAFA AKER
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF YASLAN
- Developing a decision-support system using machine learning and deep learning models for daily demand forecasting: A case study
Günlük talep tahmini için makine öğrenimi ve derin öğrenme modelleri kullanarak karar destek sistemi geliştirme: Bir vaka çalişmasi
RANA EZGİ KÖSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERHAN ÇEBİ
- Gelişmiş makine öğrenimi teknikleri ile çok zamanlı hava ve uydu görüntüleri kullanılarak mısır (Zea mays) türlerinin fenoloji tabanlı sınıflandırılması
Phenology- based classification of maize (Zea mays) species using multi̇- temporal aerial and satellite imagery with advanced machine learning techniques
OSMAN YAVUZ ALTUNTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Jeodezi ve FotogrametriGebze Teknik ÜniversitesiHarita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. İSMAİL ÇÖLKESEN