Recommender system construction using latent semantic analysis and data mining methods on e-commerce data

ARİF GÖRKEM ÖZER

Recommender system construction using latent semantic analysis and data mining methods on e-commerce data

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Orta Doğu Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2019

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: ARİF GÖRKEM ÖZER

Danışman: İsmail Hakkı Toroslu

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Öneri sistemleri, e-ticaret uygulamalarının kullanıcılarına daha iyi önerilerde bulunmak adına geliştirilmektedir. Bu amaca ek olarak, e-ticaret uygulamaları, kullanıcılarına reklam göstermek ve belirli ürünlere indirim uygulamak adına öneri sistemlerinden yararlanmaktadır. Herhangi bir kullanıcıya bir ürün önermek her zaman için bir zorluk olmuştur, neyse ki bu zorluğu aşmak adına işbirlikçi filtreleme, birliktelik kuralı madenciliği gibi yöntemler ortaya atılmıştır. Bu yöntemler, esas olarak ürünlerin birlikte bulunmalarını incelemektedir. Bizim düşüncemize göre, farklı ürünler üzerindeki kullanıcı davranışları gizli anlamsal analiz yapılarak ortaya çıkarılmalıdır. Gizli anlamsal analiz bir metnin içeriğini anlamak için kullanılan bir yöntemdir. Bu yöntemin alışveriş verileri üzerinde önerilerde bulunurken kullanılabileceğini düşünüyoruz. Bu tez çalışmasında kullanılan veriler çeşitli e-ticaret sitelerinde yapılan alışveriş işlemlerini içermektedir. Bu veriler kullanılarak farklı yöntemler ve ortaya atılan yöntem incelenmiş ve sonuçları da bu teze dahil edilmiştir.