Multi site e-commerce mobile app with artificial intelligence filters
Yapay zeka filtreleriyle çoklu site e-ticaret mobil uygulaması
- Tez No: 972050
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ İNAL BEGÜM TURNA DEMİREL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: E-ticaret, Sesli Arama, NLP, Yapay Zekâ Filtreleri, Web Scraping, E-commerce, Voice Search, NLP, AI Filters, Web Scraping
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Beykoz Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Programlar Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
E-ticaret platformları kullanıcılara geniş ürün yelpazesi sunmakta ancak farklı sitelerdeki ürünleri karşılaştırmada yetersiz kalmaktadır. Geleneksel anahtar kelime tabanlı arama, manuel filtrelere bağlı olduğundan verimlilik ve doğruluğu sınırlamaktadır. Bu tez, yapay zekâ destekli, sesli komutlarla çalışan ve çoklu site verilerini toplayan bir mobil uygulama önermektedir. Sistem; Google STT API ile sesin metne dönüştürülmesi, Hugging Face bart-large-mnli modeli ile ürün özelliklerinin sınıflandırılması ve Playwright ile farklı e-ticaret sitelerinden gerçek zamanlı verilerin çekilmesi üzerine kurulmuştur. Flutter tabanlı arayüz, NLP ve veri toplama görevlerini yöneten Flask arka uç ile iletişim kurmaktadır. Sistem; doğruluk, hız, sınıflandırma ve kullanıcı memnuniyeti açısından değerlendirilmiştir. STT modülü ortalama %83.3 doğruluk (en yüksek %90'a kadar) sağlamış, sınıflandırma %92'ye ulaşmıştır. Uçtan uca yanıt süresi 2.9–3.7 saniye arasında gerçekleşmiştir. 12 katılımcıyla yapılan kullanıcı anketi, geleneksel aramaya kıyasla %35 daha yüksek memnuniyet göstermiştir. Bu tez, sesli etkileşim, zero-shot NLP ve çoklu site scraping yöntemlerinin mobil ortamlarda uygulanabilirliğini ortaya koymaktadır. Modüler yapı, çok dilli destek ve öneri sistemleri gibi gelecekteki geliştirmelere uygundur.
Özet (Çeviri)
E-commerce platforms give users access to a wide range of products and save time, yet they still struggle to compare items across different websites. Existing keyword-based search systems depend heavily on manual filters, which limit efficiency and accuracy.This thesis presents an AI-powered, voice-enabled mobile application as a more user-friendly solution to product discovery, offering natural voice queries, intelligent filtering, and multi-site data aggregation. The framework opts for Google's STT API to transcribe requests, Hugging Face's zero-shot classifier (bart-large-mnli) to derive product characteristics, and Playwright to collect the on-the-spot data from e-commerce platforms. A Flutter-based frontend communicates with a Flask backend that handles NLP and retrieval. System performance was tested across transcription accuracy, classification reliability, latency, and user satisfaction. Results showed that the STT module achieved accuracy of 83.3%, with peak values near 90%, while the NLP classifier reached 92% accuracy in identifying user intent and categories. End-to-end latency averaged 2.9–3.7 seconds, meeting real-time usability standards. User evaluations indicated a 35% increase in satisfaction compared with traditional keyword search, confirming that combining voice interfaces with NLP improves the e-commerce search experience. This project is a good example of how one can integrate voice communication, zero-shot NLP, and platform scraping into a mobile environment.
Benzer Tezler
- How cryptographic implementations affect mobile agent systems
Şifreleme gerçekleştirmelerinin gezgin aracı internet sistemlerini nasıl etkilediği
İSMAİL ULUKUŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiSistem ve Kontrol Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. EMİN ANARIM
- Ödeme yöntemlerine yönelik karar modeli ve dijital cüzdan uygulamasıyla ilgili tüketici araştırması
Decision model for payment methods and consumer research on digital wallet application
SEDA ASMAZ GÜLER
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YUSUF İLKER TOPCU
- İkili değişkenli verilerde Boole cebri yardımıyla bir sınıflandırma algoritmasının oluşturulması ve dijital reklamcılık üzerine uygulanması
A classification algorithm for binary variable data using Boolean algebra and an application on digital advertising
HAYDAR EKELİK
- A new sorting-based classification approach to digital customer segmentation
Dijital müşteri segmentasyonuna yönelik yeni bir sıralama tabanlı sınıflandırma yaklaşımı
GÖKÇE YAVUZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiVeri Mühendisliği ve İş Analitiği Ana Bilim Dalı (disiplinlerarası)
DOÇ. DR. UMUT ASAN
- E-ticaret şirketlerinin web site performanslarının maxc ve coraso yöntemleriyle değerlendirilmesi
Evaluation of website performance of e-commerce companies with maxc and coraso methods
HALİME ÜNVER
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Uluslararası Ticaretİnönü ÜniversitesiUluslararası Ticaret ve İşletmecilik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPTEKİN ULUTAŞ