An optimized hybrid ai-based recommendation system for e-commerce
E-ticaret için optimize edilmiş hibrit yapay zeka destekli öneri sistemi
- Tez No: 902372
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ATINÇ YILMAZ
- 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: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 116
Özet
Gelişen e-ticaret ortamında, doğru ve kişiselleştirilmiş ürün önerileri sunmak için optimize edilmiş yapay zeka tabanlı hibrit sistemler kritik öneme sahiptir. Bu tez, veri seyrekliği ve soğuk başlangıç sorunlarını ele almak için işbirlikçi filtreleme, içerik tabanlı filtreleme ve Varyasyonel Otomatik Kodlayıcılar (VAE'ler) entegre eden Olist platformu için böyle bir sistem geliştirmektedir. Tanımlayıcı istatistikler ve keşifsel veri analizi (EDA) dahil olmak üzere Olist veri kümesinin ayrıntılı analizi, önemli eğilimleri ve anormallikleri belirlemiştir. Kök Ortalama Kare Hatası (RMSE) ve Ortalama Kare Hatası (MSE) kullanılarak değerlendirilen hibrit sistem, geleneksel öneri yöntemlerinden daha iyi performans göstermiştir. Sonuçlar, hibrit yaklaşımın öneri doğruluğunu ve kullanıcı etkileşimini önemli ölçüde artırdığını göstermektedir. Bu çalışma, bu tür sistemlerin benimsenmesinin kullanıcı memnuniyetini ve satışları artırabileceğini önermektedir. Araştırma, birden fazla öneri tekniğinin entegrasyonu için ölçeklenebilir bir çerçeve sunmaktadır. Gelecek araştırmalar, gerçek zamanlı kullanıcı geri bildirimlerini keşfetmeli, önyargı ve adaleti ele almalı ve çeşitli e-ticaret bağlamlarında sistem ölçeklenebilirliğini artırmalıdır.
Özet (Çeviri)
In the evolving e-commerce landscape, optimized AI-based hybrid systems are crucial for delivering accurate and personalized product recommendations. This thesis develops such a system for the Olist platform, integrating collaborative filtering, content-based filtering, and Variational Autoencoders (VAEs) to address data sparsity and cold start challenges. A detailed analysis of the Olist dataset, including descriptive statistics and exploratory data analysis (EDA), identified key trends and anomalies. The hybrid system, evaluated using Root Mean Squared Error (RMSE) and Mean Squared Error (MSE), outperformed traditional recommendation methods. Results show that the hybrid approach significantly improves recommendation accuracy and user engagement. This study suggests that adopting such systems can enhance user satisfaction and sales. The research offers a scalable framework for integrating multiple recommendation techniques. Future research should explore real-time user feedback, address bias and fairness, and enhance system scalability across diverse e-commerce contexts.
Benzer Tezler
- A graph neural network model with adaptive weights for session-based recommendation systems
Oturum tabanlı öneri sistemleri için uyarlanabilir ağırlıklara sahip bir çizge sinir ağı modeli
BEGÜM ÖZBAY
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ
DR. RESUL TUGAY
- Türkiye'nin kısa dönemli saatlik bazda elektrik tüketiminin yapay zeka teknikleri kullanılarak tahmin edilmesi
Short-term electricity load forecasting of Turkey using artificial intelligence technics
VOLKAN ATEŞ
Doktora
Türkçe
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKırıkkale ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT LÜY
DOÇ. DR. NECAATTİN BARIŞÇI
- Yapay zekâ tabanlı teknik destek sohbet robotu tasarımı
Artificial intelligence based technical support chatbot design
AYHAN ARISOY
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSüleyman Demirel ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ECİR UĞUR KÜÇÜKSİLLE
- Analog image processing using gaussian based filtering for motion detection applications
Analog görüntü işleme: Hareket algılama uygulamaları için gauss tabanlı filtreleme
MECİD ALHAMUY
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURCU ERKMEN
- Elektrik motoru seçim kriterleri ve kontrol organına bir limiter konulmuş motorun optimal parametrelerinin simpleks metodu ile tayini
Başlık çevirisi yok
VOLKAN ÇAKMAKÇI