Makine Öğrenimi ile Uzun Kuyruk Ürünler için İyileştirilmiş Sonraki Öğe Önerisi

Ahmet ZENCİRLİ; Harun ÇETİN; Nedim TUĞ; Engin SEVEN; Tolga ENSARİ

Makale detayları

Makine Öğrenimi ile Uzun Kuyruk Ürünler için İyileştirilmiş Sonraki Öğe Önerisi

Yazarlar:

Ahmet ZENCİRLİ | Harun ÇETİN | Nedim TUĞ | Engin SEVEN | Tolga ENSARİ

Yayıncı:

SET Teknoloji

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

International Journal of Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies 2022 Vol.6 Issue 1, pp.97-103

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

7/2022

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000468021

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

2602-4888

pISSN:

2602-4888

Özet:

 

Many different types of products can be sold on electronic commerce platforms. Products can be sold regardless of where customers are. The recommendation system on these platforms plays a critical role in selecting and displaying interesting products for users. In the study, the products to be purchased next to the customers were recommended in the most accurate way. For this, machine learning algorithms were used and the results were compared. The singular value decomposition (SVD) method has achieved more successful results.

 

Elektronik ticaret platformlarında birçok farklı ürün türü müşterilerin nerede olduklarından bağımsız olarak satılabilmektedir. Bu platformlarda bulunan öneri sistemi kullanıcılar için ilgi çekici ürünlerin seçilmesi ve görüntülenmesinde kritik rol oynamaktadır. Yapılan bu çalışmada elektronik ticaret platformlarında bulunan müşterilere bir sonraki alacakları ürünlerin en doğru şekilde tavsiye edilmesi için makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmış sonuçlar karşılaştırılmıştır. Tekil değer ayrışımı (Singular value decomposition-SVD) yönteminin daha başarılı sonuçlar elde ettiği gösterilmiştir.

Makale detayları

Makine Öğrenimi ile Uzun Kuyruk Ürünler için İyileştirilmiş Sonraki Öğe Önerisi

Yazarlar: Ahmet ZENCİRLİ | Harun ÇETİN | Nedim TUĞ | Engin SEVEN | Tolga ENSARİ

Yayıncı: SET Teknoloji

Ana Başlıklar: Uygulamalı fizik

Dergi: International Journal of Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies 2022 Vol.6 Issue 1, pp.97-103

Belge Tipi: Makale

Yayın Tarihi: 7/2022

Belge Dili: Türkçe

Document ID (Org No.): 2000468021

Sıklık: İki Yıllık

eISSN: 2602-4888

pISSN: 2602-4888

Sayı

Yazarlar:

Ahmet ZENCİRLİ | Harun ÇETİN | Nedim TUĞ | Engin SEVEN | Tolga ENSARİ

Yayıncı:

SET Teknoloji

Ana Başlıklar:

Uygulamalı fizik

Dergi:

International Journal of Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies 2022 Vol.6 Issue 1, pp.97-103

Belge Tipi:

Makale

Yayın Tarihi:

7/2022

Belge Dili:

Türkçe

Document ID (Org No.):

2000468021

Sıklık:

İki Yıllık

eISSN:

2602-4888

pISSN:

2602-4888