Tez Koleksiyonu

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

Browse

Now showing 1 - 3 of 3

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.
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.
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.

Browse

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