Geri Dön

Makine öğrenimi ile e-ticarette öneri motoru ve dijital pazarlama otomasyonu

Recommendation engine and digital marketing automation in e-commerce with machine learning

PDF İndir

  1. Tez No: 948138
  2. Yazar: MAMADİ KEİTA
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ Ebubekir YAŞAR
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Belirtilmemiş.
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Tokat Gaziosmanpaşa Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Mekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 76

Özet

Elektronik ticaret (e-ticaret), artan rekabet ve giderek daha fazla talepkar tüketicilerle karakterize edilen modern ekonominin rağbet edilen bir modeli olmuştur. Bu bağlamda, elektronik ticaretin performansını ve etkinliğini artırmak için çeşitli yöntemler araştırılmaktadır. Binlerce seçenek arasında doğru ürünü, doğru müşteriye önermek, alışveriş için harcanan zamanı kısaltarak firmaların satış oranlarını artırmaktadır. Bu amaçla öneri sistemleri elektronik ticarette son yılarda üzerinde çalışılan önemli bir konu olmuştur. Bu tezde, e-ticarette öneri sistemlerinin ve otomatik dijital pazarlamanın son durumunu incelenmiştir. E-ticaret sektöründe müşteri katılımını ve iş sonuçlarını iyileştirmek için farklı öneri sistemleri türlerini, otomatik dijital pazarlama tekniklerini ve bunların entegrasyonu araştırılmıştır. Ek olarak, kullanıcı profillerine çıkarım verileri ekleyerek önerileri iyileştirmek için ilişki kurallarını ve işbirlikçi filtrelemeyi birleştiren bir yaklaşım önerilmiş ve başarımları ölçeklendirilmiştir. Matematiksel metrikler RMSE ve MAE'ye göre, işbirlikçi filtreleme tek başına kullanılan hibrit yöntemini küçük bir farkla geride bıraktığı gözlenmiştir. Ancak hibrit sistemin test sırasında daha fazla öneri kapsamına ve daha fazla öneri çeşitliliğine sahip olduğu gözlenmiştir

Özet (Çeviri)

Electronic commerce (e-commerce) has become a pillar of the modern economy, characterized by increased competition and increasingly demanding consumers. In this context, digital marketing and recommendation systems are emerging as strategic tools to differentiate, optimize the customer experience, and improve business performance. This thesis examines the state of the art of recommendation systems and automated digital marketing in e-commerce. It explores different types of recommender systems, automated digital marketing techniques and their integration to improve customer engagement and business outcomes in the e-commerce industry. In addition, an approach combining association rules and collaborative filtering to improve recommendations by adding inference data to user profiles is proposed and their performance is scaled. According to the mathematical metrics RMSE and MAE, collaborative filtering outperforms the hybrid method used alone by a small margin. However, the hybrid system was observed to have more recommendation coverage and more recommendation diversity during the test.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    935697

    Dynamic data-driven optimization approach for flight selection problem

    Uçuş seçimi problemi için dinamik veri odaklı optimizasyon yaklaşımı

    ERDEM AKIN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Veri Mühendisliği ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ

  2. Tez No

    637313

    Recommender system for employee attrition prediction and movie suggestion

    Çalışan yıpranması tahmini ve film tavsiyesi için öneri sistemi

    FATMA ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAbdullah Gül Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. VEHBİ ÇAĞRI GÜNGÖR

    DR. MUSTAFA COŞKUN

  3. Tez No

    875049

    Defining the decisive factors influencing purchase decision by using feature importance methods in e-commerce and comparing the methods' performances

    E-ticarette satın alma kararlarını etkileyen faktörlerin özellik önemi metodları ile tespiti ve metodların kıyaslanması

    ERMAN DEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray Üniversitesi

    Akıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET TEOMAN NASKALİ

  4. Tez No

    832442

    E-ticaret platformlarına ait operasyon merkezinde makine öğrenmesi ile birliktelik analizi ve ürün lokasyonlarının belirlenmesi

    Association analysis and determining product locations with machine learning in operation center of e-commerce platforms

    MELİH YÜCE KILIÇARSLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM ÇİL

  5. Tez No

    901980

    Enhancing e-commerce experiences through recommendation system based on machine learning techniques

    Makine öğrenimi tekniklerine dayalı öneri sistemi aracılığıyla e-ticaret deneyimlerini geliştirmek

    SARA SABER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÜsküdar Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAMZA EROL

Geri Dön