Geri Dön

Seçim modellemesinde makine öğrenimi tekniklerinin kullanımı: Çevrimiçi alışveriş örneği

Using machine learning techniques in choice modelling: The example of online shopping

PDF İndir

  1. Tez No: 950609
  2. Yazar: İREM MUMCU KAPLAN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. CEREN ERDİN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: İşletme Yönetimi Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 121

Özet

Seçim modelleme yaklaşımı ulaşım, ekonomi, pazarlama gibi tüketici tercihlerinin incelendiği disiplinlerde kullanılan, ayrık alternatifler arasından bireysel kararların modellenmesi yaklaşımı olarak ifade edilmektedir. Bireylerin ortaya çıkarılan veya belirtilen tercihleri kullanılarak kurulan teori odaklı seçim modelleme yaklaşımında modelleme için gerekli olan ölçüm verileri genellikle ayrık seçim deneyleri ve deneylerde uygulanan anketler neticesinde elde edilmektedir. Seçim modelleme alanı teorik tabanlı uygulamaların hakim olduğu bir alandır ancak veri odaklı modelleme yaklaşımları ile de seçim modelleme gerçekleştirilebilmektedir. Günümüzde gelişen teknoloji ile birlikte sanal platformlarda tüketici yorumu olarak biriken büyük metin verileri aslında araştırmacılara tüketici tercihleri ile ilgili çok fazla şey anlatmaktadır. Araştırmanın amacı teorik rastgele fayda maksimizasyonu modeli ile veri odaklı denetimsiz makine öğrenimi yöntemi olan konu modelleme yaklaşımının birleştirilmesi üzerine hibrit bir bakış açısı sunmaktır. Bu çalışma geleneksel yöntemlerden farklı olarak, teorik uygulamalarda işlenemeyen metin verilerinin seçim modelleme uygulamasına dahil edilmesine dayanan bir çalışmadır. Bu amaçla araştırmada yurt dışında işlem gören bir çevrimiçi alışveriş sitesi üzerinden web kazıma ile elde edilen ürün yorumlarına LDA tekniği uygulanarak tüketicilerin ürün ile ilgili önemsediği konular belirlenmektedir. Belirlenen konular seçim modelleme uygulaması için uygun formata getirilerek ilgili formulasyona adapte edilmektedir. Çalışmada iki farklı fiyat segmentindeki kulaklık ürünü için 14632 yorum verisine konu modelleme uygulanarak 6 konu belirlenmiş ve bu 6 konu seçim kararını etkileyen bağımsız değişkenler olarak logit model tahmininde yer almıştır. Seçim modellemenin teorik varsayımları veri setinde doğrulanarak, fayda değerleri ve seçim olasılıkları değerleri belirlenmiştir. Çalışmada elde edilen bulgular neticesinde seçim olasılıkları üzerinden pazarlama uygulayıcılarına faydalı pratik çıkarımlar sunulmaktadır. Bu çalışmanın, önerilen yenilikçi metodolojisi ve bakış açısı ile hem pazarlama alanında kullanılan rastgele fayda maksimizasyonu literatürüne ve hem de seçim modelleme yaklaşımının makine öğrenimi teknikleri ile birleştirilmesi şeklindeki metodolojiye katkı sağlaması beklenmektedir.

Özet (Çeviri)

The choice modeling approach is an approach to model individual decisions among discrete alternatives, used in disciplines such as transportation, economics, and marketing, where consumer preferences are studied. The measurement data required for modeling, which uses individuals' revealed or stated preferences, are usually obtained as a result of discrete choice experiments and surveys implemented in experiments. The field of choice modeling is dominated by theoretically based applications, but choice modeling can also be performed with data-driven modeling approaches. Nowadays, large text data accumulated as consumer reviews tell researchers a lot about consumer preferences. The aim of the research is to present a hybrid perspective on the combination of the theoretical random utility maximization model and the topic modeling approach, which is a data-driven unsupervised machine learning method. This study, unlike traditional methods, is based on the inclusion of text data that cannot be processed in theoretical applications in the preference modeling application. For this purpose, topic modeling was applied to product reviews obtained through web scraping on an online shopping site traded abroad, using the Latent Dirichlet Allocation technique, and the topics that consumers care about the product were determined. The determined topics were brought to a format suitable for the preference modeling application and adapted to the relevant formulation. In the study, 6 topics were determined by applying topic modeling to 14632 review data of headphone products in two different price segments, and these 6 topics were included in the logit model estimation as independent variables affecting the preference decision. By verifying the theoretical assumptions of preference modeling, utility values and preference probabilities were determined. Practical implications are presented for marketing practitioners based on the findings of the study. It is expected that this study will contribute to the literature on random utility maximization used in marketing and to the methodology with the innovative methodology and perspective proposed for combining the preference modeling approach with machine learning techniques.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    863735

    Performance of laminated glass subjected to blast and impact loading

    Patlama ve darbe yüklemesine maruz kalan lamine camın yapısal performansı

    MOHELDEEN HEJAZI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ SARI

  2. Tez No

    955405

    XAU/USD prıce predıctıon usıng deep learnıng: hyperparameter optımızatıon wıth bayesıan, grey-wolf and genetıc algorıthms

    Derin öğrenme kullanarak XAU/USD fiyat tahmini: bayes, gri kurt ve genetik algoritmalarla hiperparametre optimizasyonu

    MELİS KÜÇÜK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FERHAN ÇEBİ

  3. Tez No

    966176

    Samsun ilinin meteorolojik değişkenlerinin beta regresyon ve yapay sinir ağları ile karşılaştırmalı analizi

    Comparative analysis of meteorological variables of Samsun province with beta regression and artificial neural networks

    ABDALLAH K.A. BALAHA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    İstatistikOndokuz Mayıs Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. PELİN KASAP

  4. Tez No

    936531

    Advancing ROC curve modeling with information complexity for evaluating the performance of machine learning algorithms

    Makine öğrenimi algoritmalarının performansını değerlendirmek için bilgi karmaşıklığıyla ROC eğrisi modelinin geliştirilmesi

    AYLİN GÖÇOĞLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    İstatistikDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NESLİHAN DEMİREL

    PROF. DR. HAMPARSUM BOZDOGAN

  5. Tez No

    824879

    Parameter optimization for mathematical modeling

    Matematiksel modelleme için parametre optimizasyonu

    MEHMET TUNÇEL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET DURAN

Geri Dön