Tez Koleksiyonu

Permanent URI for this collectionhttps://hdl.handle.net/20.500.11779/1785

Browse

Now showing 1 - 4 of 4

Kozmetik E-Ticaretinde Kişiselleştirilmiş Ürün Önerileri için İki Kuleli (Two-Tower) Bir Getirme Yaklaşımı
(2025) Tuncer, Suat; Çakar, Tuna
Tavsiye sistemleri, e-ticaret platformlarında kullanıcı deneyimini geliştirmek ve etkileşimi artırmak açısından hayati bir rol oynamaktadır. Bu tez, TensorFlow Recommenders (TFRS) kullanılarak uygulanan geri getirme (retrieval) tabanlı sinir ağı mimarileriyle oluşturulmuş iki kişiselleştirilmiş ürün tavsiye yaklaşımının karşılaştırmalı analizini sunmaktadır. İlk yaklaşım, yalnızca kullanıcı ve ürün kimliklerine (ID) dayalı gömlemeleri (embedding) kullanmaktadır. İkinci model ise ürün temsilini, özellikle ürün başlığı ve üst kategori bilgilerini içeren anlamsal (semantik) içerik özellikleriyle zenginleştirmektedir. Her iki model de örtük satın alma verileriyle eğitilmiş ve en yakın komşu getirimi üzerinden recall@K ölçümünü yapan FactorizedTopK metriği ile değerlendirilmiştir. Çalışma, sıcak başlangıç (warm-start) senaryosu varsayımına dayanmakta ve ürün getirimi için gömleme uzayında anlamsal bağlamın değerine vurgu yapmaktadır. Bulgularımız, özellikle ürünler arasındaki anlamsal benzerliğin önemli olduğu durumlarda, içerik özelliklerinin dahil edilmesinin tavsiye doğruluğunu artırmada fayda sağladığını ortaya koymaktadır.
E-Ticarette Müşteri-Mağaza Alışverış Davranışı Modeli
(2025) Güney, Görkem; Çakar, Tuna
E-ticaretin hızlı gelişimi, işletmelerin müşteri davranışları ve satıcı performansını analiz etmek için ileri düzey analitik modellere ihtiyaç duymasına neden olmuştur. Bu çalışmada, müşteri tercihleri, satın alma alışkanlıkları ve satıcıların ürün tekliflerini birleştiren, 'Müşteri-Satıcı Alışveriş Davranışı Modeli' önerilmiştir. Model, RFM (Recency, Frequency, Monetary), kategori tercihleri ve müşteri yaşam boyu değeri gibi müşteri metrikleri ile satıcıların kategori odağı ve satış performansı verilerini kullanarak segmentasyon ve kişiselleştirilmiş öneriler sunmaktadır. K-Means, hiyerarşik kümeleme ve karar ağacı algoritmaları kullanılarak müşteriler ve satıcılar benzer davranışlara göre gruplandırılmıştır. Ayrıca, müşterilerin satın alma eğilimlerini tahmin etmek ve satıcılar ile eşleştirmek için tahmin modelleri ve hibrit öneri sistemleri uygulanmıştır. Sonuçlar, önerilen modelin müşteri bağlılığını, satıcı performansını ve platformun genel etkinliğini önemli ölçüde artırdığını göstermektedir. Bu çalışma, e-ticaret platformları için veri odaklı, ölçeklenebilir ve dinamik bir analitik çerçeve sunmaktadır.
Toprak Özelliklerini ve İklim Değişikliğini Tahmin Etmek için Derin Öğrenme
(2025) Çelik, Nurçin; Drias, Yassine
Toprak, bitki büyümesi için gerekli olan temel besinleri, mineralleri ve elementleri sağlamakla kalmayıp aynı zamanda iklim düzenlemesinde ve daha geniş ekosistem işleyişinde hayati bir rol oynayan temel bir doğal kaynaktır. Bu yüksek lisans tezi, arazi örtüsü, topografya, iklim verileri ve diğer mekansal faktörler gibi temel çevresel değişkenleri entegre ederek Türkiye genelinde Dijital Toprak Haritalama (DSM) uygulamalarında modern Yapay Zeka (AI) metodolojilerinin uygulanmasını iyileştirmeyi amaçlamaktadır. Bu hedefe ulaşmak için, bu değişkenlere dayalı olarak toprak özelliklerini tahmin etme performanslarını değerlendirmek üzere yedi farklı makine öğrenimi modelinin karşılaştırmalı analizi yürütülmüştür.
Dijital Dönüşüm ile ESG Skorlaması: Makine Öğrenimi ile Sürdürülebilirliği Sayısallaştırmak
(2025) Bozkan, Tunahan; Çakar, Tuna
Bu çalışma, büyük şirketlerin yan kuruluşlarına verilen Çevresel, Sosyal ve Yönetişim (ESG) puanlarının fonların yatırım kararları üzerindeki etkisini sistematik olarak analiz etmeyi amaçlamaktadır. Temel hedef, özellikle risk yönetimi, sürdürülebilirlik ve uzun vadeli finansal performansla ilgili olarak, ESG puanlarının fon portföylerini ve yatırım stratejilerini şekillendirmedeki rolünü incelemektir. ESG metriklerinin artan önemi, fon yöneticilerinin karar alma süreçlerinde değişiklik yapılmasını gerektirmekte olup, ESG puanına sahip şirketlerin yatırım portföylerine nasıl dahil edildiklerinin derinlemesine değerlendirilmesini zorunlu kılmaktadır. Bu araştırma, büyük kurumsal varlıkların yan kuruluşlarının özel katkılarını araştıracak ve bu yan kuruluşların, genel fon değerlemesindeki rollerini inceleyecektir. Yan kuruluşlara odaklanarak, çalışma bireysel iş birimlerinin sürdürülebilirlik performanslarının geniş yatırım manzarasını nasıl etkilediğini vurgulayacaktır. ESG puanlarının risk azaltma, sürdürülebilirlik hedefleriyle uyum ve uzun vadeli getirileri maksimize etme önemi bu analizin merkezinde olacaktır. Ayrıca, çalışma, ESG puanına sahip olmayan şirketlere yapılan yatırımlarla ilişkili potansiyel riskleri değerlendirecek ve bu tür puanların olmamasının yatırım stratejileri üzerindeki etkisini inceleyecektir. Araştırmanın temel bir bileşeni, fon yöneticilerinin ESG puanına sahip olan ve olmayan şirketleri değerlendirirken kullandıkları karar verme kriterlerinin incelenmesi olacaktır. Bu puanların portföy kompozisyonunu ve yatırım önceliklendirilmesini nasıl etkilediği araştırılacaktır. Çalışma ayrıca, finans sektöründe sürdürülebilirlik için geniş çaplı sonuçları ele alacak, özellikle ESG düşüncelerinin geleneksel finansal performans metrikleriyle nasıl kesiştiğini tartışacaktır. Sonuç olarak, bu araştırma, ESG puanlarının fonların yatırım stratejilerini şekillendirme rolü hakkında kapsamlı bir anlayış sağlamayı amaçlamaktadır. Büyük firmaların yan kuruluşlarına odaklanarak, bu çalışma ESG yatırımları üzerine büyüyen bilgi birikimine katkıda bulunacak ve bu metriklerin fon performansı, karar alma süreçleri ve yatırım portföylerinin uzun vadeli başarısı üzerindeki etkilerine dair içgörüler sunacaktır.

Browse

Browsing Tez Koleksiyonu by Department "Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı"