Mobilya endüstrisinde müşteri beğenisinin yapay zekateknikleri ile analizi
An analysis of customer preferences in the furniture industryusing artificial intelligence techniques
- Tez No: 919367
- Danışmanlar: PROF. DR. UĞUR ÖZCAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Ağaç İşleri, Bilim ve Teknoloji, Wood Products, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Öneri sistemi, yapay zeka, lojistik regresyon, mobilya tercihi, mobilya sınıflandırması, Recommender system, artificial intelligence, logistic regression, furniture preference, furniture classification
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Ağaç İşleri Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 133
Özet
Bu çalışma, çevrim içi mobilya satış platformlarında kullanıcıların ürün çeşitliliği arasında kaybolma riskini azaltmak ve istedikleri ürünlere daha kolay ulaşmalarını sağlamak amacıyla yapay zeka destekli, görsel tabanlı bir öneri sistemi geliştirmeyi hedeflemektedir. Günümüzde mevcut mobilya öneri sistemleri, genellikle kısıtlamaya dayalı yöntemler kullanmakta ve kullanıcılar sistemi etkin bir şekilde kullanamamaktadır. Bu durum, kullanıcıların ne istediklerini bilmedikleri veya teknik bilgiye sahip olmadıkları zamanlarda daha da belirgin hale gelmektedir. Bu çalışmanın amacı, mobilya endüstrisinde müşteri tercihlerini analiz etmek amacıyla yapay zeka tekniklerini kullanarak görsel tabanlı bir öneri sistemi geliştirmektir. Bu doğrultuda sistem tasarımında, bilgi tabanlı öneri sistemi yöntemlerinden vakaya dayalı yöntem kullanılmakta olup, ürün içerik bilgilerinin kullanılması ve sınıflandırılması önem arz etmektedir. Tasarlanan öneri sistemi, kullanıcıların beğenilerini ürünlerin estetik özellikleri üzerinden inceleyecek ve kullanıcıya sunulan ürün görsellerine ilişkin beğendi-beğenmedi cevaplarıyla analiz gerçekleştirecektir. Kullanıcıların beğendiği ürünlerin öznitelikleri arasında ortak özellikler belirlenerek, benzer görsel niteliklere sahip mobilya önerileri oluşturulması planlanmaktadır. Bu da kullanıcıların beğendiği ürünler üzerinden lojistik regresyon yöntemi uygulanmasıyla sağlanmaktadır. Çalışmanın kapsamı, oturma mobilyaları arasında orta ve ağır tip koltukları içermekte olup, çalışma mobilyaların sınıflandırılması ve öneri sistemi modelinin geliştirilme aşamalarından oluşmaktadır. Sonuç olarak, bu çalışma yapay zeka destekli vakaya dayalı bir mobilya öneri sistemi modeli önermekte ve mevcut kısıtlamaya dayalı sistemlerden farklılaşarak literatüre katkı sağlamaktadır. Ayrıca, öneri sistemi modeli için geliştirilebilir bir mobilya sınıflandırma kriterleri listesi sunulmaktadır. Bu çalışma, mobilya sektöründe öneri sistemleri alanında önemli bir boşluğu doldurmayı ve kullanıcı deneyimini iyileştirmeyi amaçlamaktadır. Çalışmanın bulguları, gelecekteki araştırmalara ve uygulamalara ışık tutacak niteliktedir.
Özet (Çeviri)
This study aims to develop an artificial intelligence-supported, visual-based recommendation system in order to reduce the risk of users getting lost among the product variety on online furniture sales platforms and to enable them to reach the products they want more easily. Today, existing furniture recommendation systems generally use restriction-based methods and users cannot use the system effectively. This situation becomes even more evident when users do not know what they want or do not have technical knowledge. The aim of this study is to develop a visual-based recommendation system using artificial intelligence techniques in order to analyze customer preferences in the furniture industry. In this direction, the case-based method, one of the knowledge-based recommendation system methods, is used in the system design, and the use and classification of product content information is important. The designed recommendation system will examine users' tastes over the aesthetic features of the products and will perform analysis with like-dislike responses regarding the product images presented to the user. It is planned to create furniture recommendations with similar visual qualities by determining common features among the attributes of the products liked by the users. This is achieved by applying the logistic regression method over the products liked by the users. The scope of the study includes medium and heavy type armchairs among seating furniture, and the study consists of the classification of furniture and the development stages of the recommendation system model. As a result, this study proposes an artificial intelligence-supported case-based furniture recommendation system model and contributes to the literature by differentiating from existing restricted systems. In addition, a list of furniture classification criteria that can be developed for the recommendation system model is presented. This study aims to fill an important gap in the field of recommendation systems in the furniture industry and to improve the user experience. The findings of the study will shed light on future research and applications.
Benzer Tezler
- Mobilya endüstrisinde müşteri memnuniyet analizi: İstanbul ili örneği
Analysis of customer satisfaction in furniture industry: A case study of istanbul
MERVE DELİHASANOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Ormancılık ve Orman MühendisliğiDüzce ÜniversitesiOrman Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA SEVİM KORKUT
- Mobilya endüstrisinde iç müşteri memnuniyetinin İstanbul ilinde irdelenmesi
Examination of the internal customer satisfaction in furniture industry within the scope of the city of Istanbul
FERİHA ÇAĞAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Ağaç İşleriDüzce ÜniversitesiOrman Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DERYA SEVİM KORKUT
- Yalın altı sigma: Mobilya endüstrisinde bir araştırma
Lean six sigma: A research in furniture industry
FAHRETTİN AKGÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Ağaç İşleriHacettepe ÜniversitesiAğaç İşleri Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ALTINÖZ
- Mobilya endüstrisinde ihracat performansının belirleyicilerinin analizleri: Bulanık AHP ve karar ağacı modellemesi
Analysis of export performance determinants in furniture industry: Fuzzy AHP and decision tree modeling
ALPER AYTEKİN
Doktora
Türkçe
2019
İşletmeZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET PEKKAYA
- Panel mobilya üretim hatlarının optimizasyonu gerçekleştirmeye yönelik yeni bir seçim modeli ile bilgisayar destekli (CNC) makinelerin belirlenmesi
Determination of the computeriesed numerical control's machines by a new election model for the optimisation of the panel furitures production lines
OĞUZ GÜLTEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2000
Ağaç İşleriHacettepe ÜniversitesiAğaç İşleri Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. İLKER USTA