A Cross Selling Recommender System Based On Recurrent Neural Networks For Online Shopping

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Endüstri Mühendisliği, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2022

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: İBRAHİM ERDEM KALKAN

Danışman: Cenk Şahin

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Öneri sistemlerinin, belirli bir müşterinin satın almayı planladığı sıradaki ürünü tahmin etmede belli bir potansiyele sahip olduğu kabul edilebilir. Perakende sektöründe, etkili bir çapraz satış çerçevesi için, belli bir ürün hedef olarak seçildiğinde, hangi müşterilerin pazarlama için daha uygun olacağını tahmin etmek hayati bir öneme sahiptir. Bu tez, öz-dikkat mekanizması ve özyinelemeli sinir ağlarından oluşan, örtük geri bildirimi işleyen hibrit bir öneri sistemi mimarisi önermektedir. Bununla beraber, önerilen kurgu, sırasıyla davranışsal ve müşteriye özel bilgileri temsil eden, zincirsel ve zincirsel olmayan veri özelliklerini alabilecek bir kapasiteye sahip olacaktır. Bu çalışma, iyi bilinen bir iş problemi olarak, müşterilerin sırada hangi ürün veya hizmeti satın alacaklarının tahmin etmek suretiyle çapraz satışta verimliliğin arttırılması problemine alternatif bir çözüm önermektedir. Bu çerçevenin çekirdeği, ilave veri özelliklerinin farklı düzenlemelerini içeren bir öneri sistemidir. Çalışma, bir çevrimiçi satış datası kullanılarak doğrulanmış, uygun özelliklerin bir araya getirilmesinin modele ilave bilgi sağlayabileceği gösterilmiş ve ölçüm sonuçlarında %13 gibi bir gelişme elde edilmiştir.