Sales prediction in e-commerce using deep learning
Derin öğrenme kullanarak e-ticarette satış tahmini
- Tez No: 859582
- Danışmanlar: DR. STUD. MEMBER OF İSA AVCI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Karabük Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Hızla gelişen e-ticaret platformları tüketici davranışını yeniden şekillendirerek doğru satış tahmin modellerine yönelik bir zorunluluk oluşturdu. Bu makale, makine öğrenimini kullanarak, e-ticaret alanında satış tahmini için Uzun Kısa Süreli Bellek (LSTM) ağlarını kullanmaya odaklanarak tahmine dayalı analitiği ele almaktadır. Önde gelen bir e-ticaret platformu olan Taobao'dan alınan kapsamlı bir veri setinden yararlanan bu çalışma, kullanıcı etkileşimleri, göz atma kalıpları ve satın alma davranışı gibi faktörleri dikkate alarak satış eğilimlerini tahmin etmek için LSTM tabanlı modeller kullanıyor. Araştırma, e-ticaret verilerinin doğasında bulunan sıralı bağımlılıkları ve zamansal dinamikleri vurgulayarak LSTM model eğitimi için veri kümesini hazırlamak amacıyla ön işleme tekniklerini kapsamaktadır. Ortalama Karesel Hata (MSE), Ortalama Mutlak Hata (MAE) ve Ortalama Karesel Hatanın Kökü (RMSE) gibi standart ölçümler kullanılarak yapılan doğru değerlendirmeler yoluyla, LSTM modellerinin satış kalıplarını tahmin etmedeki etkinliği inceleniyor. Bu makale, e-ticaret ortamında envanter yönetimini, pazarlama stratejilerini ve karar almayı optimize etmede doğru satış tahminlerinin potansiyel etkilerinivurgulamaktadır. Bu çalışma, e-ticarette kesin satış tahminleri için LSTM ağlarından yararlanma konusunda artan bilgi birikimine katkıda bulunarak, bu dinamik alanda tahmine dayalı analitiklerde gelecekteki gelişmeler için öngörüler sağlıyor.
Özet (Çeviri)
The rapidly evolving e-commerce platforms have reshaped consumer behavior, creating an imperative for accurate sales forecasting models. This paper delves into predictive analytics, using machine learning, focusing on utilizing Long Short-Term Memory (LSTM) for sales prediction within the e-commerce domain. Leveraging a comprehensive dataset from Taobao, a prominent e-commerce platform, this study employs LSTM-based models to forecast sales trends, considering factors such as user interactions, browsing patterns, and purchase behavior. The investigation encompasses preprocessing techniques to prepare the dataset for LSTM model training, emphasizing sequential dependencies and temporal dynamics inherent in e-commerce data. Through accurate evaluations using standard metrics like Mean Squared Error (MSE), Mean Absolute Error (MAE), and Root Mean Squared Error (RMSE), the efficacy of LSTM models in predicting sales patterns is scrutinized. The paper highlights the potential implications of accurate sales forecasting in optimizing inventory management, marketing strategies, and decision-making within the e-commerce landscape. This study contributes to the growing knowledge of leveraging LSTM networks for precise sales prediction in e-commerce, providing insights for future advancements in predictive analytics within this dynamic domain.
Benzer Tezler
- Artificial ıntelligence based sales cancellation/return forecasting software for e-commerce ındustry
E-ticaret sektörü için yapay zeka tabanli satiş i̇ptal/i̇ade tahminleme yazilimi
ZEHRA SUDE SARI
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET FATİH AKAY
- Enriching predictive models using graph embeddings
Tahminleme modellerinin çizge gömmeleri kullanılarak zenginleştirilmesi
YAREN YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
- Incremental heuristic meta-learning using reinforcement learning
Pekiştirmeli öğrenme kullanarak artımsal sezgisel üst-öğrenme
ONUR KARADELİ
Doktora
İngilizce
2026
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
- Kripto paralarla online alışveriş davranışının incelenmesi: davranışsal akıl yürütme teorisi (BRT) ve olanakları gerçekleştirme teorisi (AAT) perspektifinden bir model önerisi
Examining online shopping behavior with cryptocurrencies: a model proposal from the perspective of behavioral reasoning theory (BRT) and affordances actualization theory (AAT)
HAMZA ÇAKMAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Yönetim Bilişim SistemleriSivas Cumhuriyet ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT FATİH TUNA
DR. ÖĞR. ÜYESİ SELİM ÇAM
- Makro ihtiyati politika ve finansal istikrar ilişkisi: Türkiye'de konut sektörüne yönelik araçların etkinliği
The relationship between macro prudential policy and financial stability: Effectiveness of tools for the housing sector in Turkey
MURAT SARI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
EkonomiGalatasaray Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEHRA YEŞİM GÜRBÜZ