A multi-criteria hotel recommender system based on neural collaborative filtering
Sinirsel işbirlikçi filtreleme tabanlı çok kriterli otel tavsiye sistemi
- Tez No: 894415
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPER ÖZCAN
- 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: Akdeniz Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimi ve Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 55
Özet
Günümüzde, internet üzerinde kullanıcılara birçok farklı otel alternatifi sunulmaktadır. Bu durum, farklı alternatifleri online olarak değerlendirme ve karar verme imkanı sunmak ile birlikte, konaklama planlaması açısından pek çok avantaj sağlasa da çeşitli zorlukları da beraberinde getirmektedir. Mevcut bilgi yoğunluğu nedeniyle, otel seçimi yaparken karar verme süreci kullanıcılar için zorlayıcı olabilir ve fazla miktarda zaman harcanmasına ve nihayetinde zayıf tercihler yapılmasına neden olabilir. Kullanıcıların daha iyi kararlar vermesine yardımcı olmak için, online rezervasyon platformlarının bu aşırı bilgi yükünü yönetecek yenilikçi çözümleri benimsemesi gerekmektedir. Farklı platformların varlığı ve artışı her ne kadar kullanıcıların tercih imkanlarını arttırıyor ve alternatifleri birbiriyle kıyaslamasına olanak sağlıyor olsa da aynı zamanda bilgi artışının sürekliliği nedeniyle karar verme sürecini olumsuz etkileyebilecek bir noktaya evrilmiş durumdadır. Kullanıcılara kişiselleştirilmiş öneriler sunma sürecini geliştirmek için, otellerin sadece puanına göre değerlendirilmesinden ziyade, farklı kriterlerinin öneri sürecine dahil edilmesi, kişiselleştirilmiş öneriler sunma sürecine destek olacaktır. Bu tez, bu ihtiyacı karşılamak için çok kriterli bir nöral işbirlikçi filtreleme otel tavsiye sistemi sunmaktadır. Önerilen model, çok kriterli derecelendirmeleri tahmin etmek için kullanıcı ve otel tanımlayıcılarını girdi olarak kullanarak bir otel için kriter derecelendirmelerini tahmin eder, ardından tahmin edilen çok kriterli derecelendirmelere dayalı olarak genel derecelendirmeyi tahmin ederek kullanıcılar için tavsiyeler oluşturulmasını sağlar. Yapılan deneylerde, önerilen model, tek kriterli bir tavsiye sistemi ve çok kriterli girdileri genel değerlendirme için kullanan bir sistem ile test edilmiştir. Tek kriterli tavsiye sisteminde, çok kriterli değerlendirmeler modele dahil edilmemiştir ve çok kriterli girdileri genel değerlendirme için kullanan sistemde ise, bu çok kriterli değerlendirmeler model tarafından tahmin edilmeden, genel değerlendirmeyi tahmin etmek amacıyla bir girdi olarak kullanılmıştır. Bu deneyler, sonuçlarında önerilen model test edilen modellere oranla daha yüksek performans göstererek, çok kriterli karar vermenin tekli derecelendirme sistemlerine göre üstünlüğünü ve genel derecelendirmeler üzerindeki önemli etkisini ortaya koymuştur.
Özet (Çeviri)
Nowadays, users are offered numerous hotel alternatives available online to meet their accommodation demands. Although this provides many advantages regarding accommodation planning and the opportunity to evaluate and decide on many alternatives online, it also presents various difficulties. Due to the abundance of information available, the process of deciding on a hotel might be demanding for users, resulting in spending an excessive amount of time and potentially making poor choices. To assist users in making better decisions, online booking platforms need to embrace innovative solutions to manage this information overload. The existence and increase of different platforms allow users to choose and evaluate, but at the same time, due to the constant increase in information, it has evolved to a point that can negatively affect the decision-making process. Instead of evaluating hotels based only on their overall score, including different criteria in the recommendation system will support the personalized recommendation process. This thesis presents a multi-criteria neural collaborative filtering hotel recommendation system to address this need. The proposed model utilizes user and hotel identifiers as inputs to estimate multi-criteria ratings, then estimates the overall rating based on the predicted ratings to generate recommendations. The single-criterion model, which does not use multi-criteria ratings, and a conventional multi-criteria recommender system, which does not predict multi-criteria ratings but instead uses them as input, were both used to test the proposed model. These tests demonstrated that the proposed model outperforms other models, showcasing the superiority of multi-criteria decision-making over single rating systems and its significant impact on overall ratings.
Benzer Tezler
- SWARA, EDAS, MARCOS yöntemleri ile tedarikçi değerlendirme modeli: Otelcilik sektöründe bir uygulama
Supplier evaluation model with SWARA, EDAS, MARCOS methods: An application in the hotel industry
AYŞE ÜNLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLTEKİN ÇAĞIL
- AR-GE projelerinin önceliklendirilmesi ve seçimi üzerine çok kriterli bir model önerisi
A multi-criteria model proposal on prioritization and selection of R&D projects
GİZEM FİLİZ TÜRKMEN
Doktora
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUSUF İLKER TOPCU
- Türk inşaat sektöründe ana yüklenici firma seçimi için bütünleşik çok kriterli karar verme yaklaşımı : Bir vaka analizi
An integrated multi-attribute-decision-making approach for main contractor selection in the Turkish construction idustry : A case study
UMUR ÖZDEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜL POLAT TATAR
- Konaklama işletmeleri hizmet kalitesinin hibritlenmiş bulanık AHP-TOPSIS yöntemiyle ölçülmesi: Tokat ili örneği
Measuring the service quality of accommodation enterprises by hybridized fuzzy AHP-TOPSIS: A case of Tokat
YUSUF SAMİ İNCİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
İşletmeTokat Gaziosmanpaşa Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ADEM TÜZEMEN
- Development of a decision support tool for analytic customer relationship management integrating data mining and multi criteria decision making methods
Analitik müşteri ilişkileri yönetimi için veri madenciliği ve çok kriterli karar verme yöntemlerini birleştiren bir karar destek aracı geliştirilmesi
SEDEF ÇALI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiDokuz Eylül ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ŞEBNEM YILMAZ BALAMAN