Solving cold-start and popularity bias ın e-commerce with a hybrid recommender strategy
E-ticarette soğuk başlangiç ve popülerlik önyargisini hibrit öneri stratejisi ile çözme
- Tez No: 957955
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İSMAİL DURU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yapay Zeka Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Çevrim içi ticaretin hızla büyümesi, kişiselleştirilmiş öneriler sunabilen akıllı sistemlere olan ihtiyacı artırmıştır. Ancak öneri sistemleri, yeni kullanıcılar ve ürünler için öneri sunamama (soğuk başlangıç problemi) ve yalnızca popüler ürünlerin öne çıkması (popülerlik yanlılığı) gibi zorluklarla karşılaşmaktadır. Bu tezde, işbirlikçi filtreleme teknikleri (SVD++, oto-kodlayıcı tabanlı modeller) ile dönüştürücü mimarisine sahip derin öğrenme modellerinin birleştiği hibrit bir öneri sistemi sunulmaktadır. Ürün yorumlarının semantik temsilleri, E5-Large modeli ile zenginleştirilmiştir. Deneysel analizlerde Amazon hediye kartı yorumları ve ürün verileri kullanılmıştır. Yapılandırılmış veri işleme, dönüştürücü tabanlı semantik gömülerle metin analizi, duygu analizi, yardım oyu dağılımları ve PCA temelli boyut indirgeme işlemleri uygulanmıştır. Sistem MAE, RMSE, Kesinlik ve Geri Çağırma gibi metriklerle değerlendirilmiştir. Sonuçlar, özellikle soğuk başlangıç ve popülerlik yanlılığının yoğun olduğu durumlarda hibrit modelin klasik içerik tabanlı ve işbirlikçi yaklaşımlardan daha başarılı olduğunu göstermektedir. Çalışma, kullanıcı etkileşimleriyle derin semantik temsilleri birleştirerek öneri sistemlerinde doğruluk, çeşitlilik ve ölçeklenebilirlik kazandırmakta, uzun kuyruklu ve niş ürün portföyüne sahip e-ticaret platformlarında kişiselleştirilmiş deneyimleri geliştirmektedir.
Özet (Çeviri)
The exponential growth of online commerce has heightened the demand for intelligent recommender systems that provide personalized user experiences. However, these systems frequently face two key challenges: the cold-start problem—difficulty recommending new items or to new users—and popularity bias, where frequently rated items dominate suggestions. This thesis proposes a hybrid recommender system combining collaborative filtering (e.g., SVD++, Autoencoder-based models) with deep learning models based on transformer architecture. Specifically, semantic embeddings from the E5-Large model are used to enrich product review content. The study uses Amazon gift card reviews and metadata for experimentation. The hybrid strategy includes data preprocessing, semantic enrichment via transformers, and exploratory analysis with sentiment scores, helpful vote distributions, and PCA-based dimensionality reduction. Evaluation metrics include MAE, RMSE, Precision, and Recall. Results demonstrate that the hybrid approach outperforms standalone content-based and collaborative filtering models, especially under cold-start and popularity-biased conditions. This integration enhances personalization, diversity, and model robustness in sparse data scenarios. The findings emphasize the importance of incorporating deep semantic representations alongside user-item interactions, particularly for e-commerce platforms managing long-tail and niche product offerings. The proposed approach contributes to developing scalable, accurate, and diverse recommender systems that improve user engagement and business outcomes.
Benzer Tezler
- İç savaş sonrası İspanyol tiyatrosu
El teatro de la posguerra de Espana
BANAFSHE BAYAT
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Batı Dilleri ve EdebiyatıAnkara ÜniversitesiBatı Dilleri ve Edebiyatları Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİL ÜNSAL
- İstanbul yerleşme alanı içinde görülen arazi kullanım kararları ve yüksek yapılarla ilgili alan tahsislerinin değerlendirilmesi
The Study for the land use decisions and the area assignment of high rise buildings at metropoliten area of İstanbul
ŞAFAK ERZENE ILICA
Yüksek Lisans
Türkçe
1991
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. CENGİZ GİRİTLİOĞLU
- İzmir'de bazı yolların kapatılarak yaya bölgeleri oluşturma da kent peyzajını geliştirme açısından yeniden planlanması üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
BAHAR TÜRKYILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Şehircilik ve Bölge PlanlamaEge ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
- Kömürdeki piritin giderilmesi ve çözünürleştirme kinetiğinin incelenmesi
Başlık çevirisi yok
YAVUZ ONGANER
- Marmara bölgesindeki kavun ve karpuz yetiştiriciliğinin bugünkü durumu, sorunları ve öneriler
The Status of melon and water melongrowing in Marmara region at present and its Problems and recommedations
MEHMET GÜLER