Recommending ancillary products in aviation industry: A comparative study on recommender systems using online customer reviews
Havacılıkta ek hizmetlerın önerilmesı: İnternet ortamındaki müşteri yorumları kullanılarak öneri sistemleri ile ilgili karşılastırmalı çalışma
- Tez No: 832317
- Danışmanlar: DR. TAMER UÇAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Sivil Havacılık, Computer Engineering and Computer Science and Control, Civil Aviation
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 52
Özet
Havacılıkta artan rekabet havayolu firmalarını yeni yöntemler bulmaya zorlamaktadır. Havayolu firmaları verdikleri esas hizmetin yanında ek hizmetler vererek karlılıklarını artırmaya çalışmaktadırlar. Ancak burada doğru müşteriye doğru ek hizmeti önerme sorunu çıkmaktadır. Son yıllarda özellikle e-ticaret alanında gelişen öneri sistemleri havacılıkta yaygın bir şekilde kullanılmamaktadır. Bu çalışmada internetten alınan havayolları kullanıcı yorumları incelenerek ek hizmetler için öneri sistemleri oluşturulmaya çalışılmıştır. Çeşitli web sitelerinden toplanılan kullanıcı yorumları BERTOPIC isimli konu modelleme yöntemi kullanılarak konulara ayrılmıştır. Uzman tarafından etiketlenen kullanıcı yorumları öneri sistemine verilerek model oluşturulmuştur. Çalışmanın amacı farklı makine öğrenmesi metotlarını kullanarak, öneri sistemlerinin karşılaştırılmasıdır. Sonuç olarak yapay sinir ağı kullanılan yöntem ile 0.85 olan doğruluk sağlandı.
Özet (Çeviri)
Increasing competition in the aviation industry forces airline companies to find new ways to increase their profitability. Airline companies try to do that by offering ancillary products beside their main service. However, there is the problem of offering a suitable product to the customer who really needs it. Recent improvements in the recommender systems area, especially in the e-commerce industry, raise the question of whether those systems are efficient for recommending ancillary products in aviation industry. In this study we aim to build a recommender system for ancillary products for the airline industry using online customer reviews. Customer reviews from various web sites were separated by their topics using BERTOPIC topic modelling algorithm. Expert labeled customer reviews were fed into the algorithms to build recommender system. The aim of the study is to compare recommender systems using different machine learning algorithms. As the result of the study Neural networks gave the highest accuracy results of 0.85.
Benzer Tezler
- Sosyal ağ tabanlı modelleme yöntemiyle GSM kullanıcılarına en uygun tarifenin önerilmesi
Recommending the most appropriate tariff to GSM users through social network modelling
ABDULLAH ŞENER
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET KAYA
- Ağsız yöntem uygulamalarında kullanılması için yeni radyal temel fonksiyonlar önerilmesi ve önerilen fonksiyonların karakteristik davranışlarının belirlenmesi
Recommending new radial basis functions for using in meshless method applications and determining the characteristic behaviors of the recommended functions
AHMET CAN BİLGEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ATAKAN ALTINKAYNAK
- Neural network based publication recommender for article submission
Makale gönderimi için sinir ağ tabanlı yayın tavsiyesi
SETH JACOB MICHAIL
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAkdeniz ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ JOSEPH WILLIAM LEDET
- Investigating and recommending the feasible industrial sustainable development strategies for Herat province of Afghanistan
Afgani̇stan'in Herat vilayetinin uygulanabi̇li̇r endüstri̇yel sürdürülebi̇li̇r kalkınma strateji̇leri̇ni̇n araştırılması ve öneri̇ler
AHMAD EHSAN KAKAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Ekonomiİstanbul Aydın Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HASAN VOLKAN ORAL
PROF. DR. HASAN SAYGIN
- Konaklama işletmelerinde yapay zekâ ile misafirlerin tavsiye etme davranışlarının incelenmesi
Examining the recommending behavior of guests with artificial intelligence in accommodation establishments
NADİA SHİROOYEHNASAB
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
TurizmAkdeniz ÜniversitesiTurizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDULLAH AKGÜN