Arşiv logosu
  • Türkçe
  • English
  • Giriş
    Yeni kullanıcı mısınız? Kayıt için tıklayın. Şifrenizi mi unuttunuz?
Arşiv logosu
  • Koleksiyonlar
  • Sistem İçeriği
  • Analiz
  • Talep/Soru
  • Türkçe
  • English
  • Giriş
    Yeni kullanıcı mısınız? Kayıt için tıklayın. Şifrenizi mi unuttunuz?
  1. Ana Sayfa
  2. Yazara Göre Listele

Yazar "Erdemir, Bilal" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 1 / 1
Sayfa Başına Sonuç
Sıralama seçenekleri
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Bir Perakende Firmasında Metin Benzerliği ve Tekil Değer Ayrışımı Algoritması Tabanlı Ürün Öneri Sisteminin Oluşturulması
    (Bayburt University, 2022) Erdemir, Bilal; Kiraz, Alper
    Günümüzde şirketlerin dijital dönüşüm kapsamında yaptığı çalışmalar özellikle pandemi sonrası tüketiciden gelen talebin artmasıyla giderek hız kazanmıştır. Bu bağlamda, E-Ticaret alanında web site ve mobil uygulamalarda müşteriye en uygun ürün önerilerinin sunulması, müşteri ihtiyaçlarının karşılanması ve şirketlerin satış hedeflerinin gerçekleştirilmesi için ürün öneri sistemlerine ihtiyaç duyulmuştur. Bu alanda yapılan çalışmalar, ürün tipi ve çeşitliliği değişkenlik gösterdiği için çoğu zaman mantıksız ve yanlış ürün önerilerinin tüketicilere sunulmasına yol açtığı, farklı sitelerin ürün önerileri incelendiğinde açıkça görülmüştür. Bu çalışmada, şirketin ürün ve veri yapısına göre en uygun şekilde veri manipülasyonun gerçekleştirilmesi, özelleştirilmiş fonksiyonların yazılması, Metin Benzerliği ve Tekil Değer Ayrışımı algoritmasına dahil olarak en uygun tamamlayıcı ürünlerin gösterilmesi sağlanmıştır. En uygun algoritmanın geliştirilerek yazılımı tamamlanmıştır. Elde edilen ürün önerileri web sitesi ve mobil uygulamada canlıya alınmıştır. Sonuçlar Google Analytics üzerinden ve Python kodlarıyla ayrı ayrı gözlemlenmiştir. Yapılan çalışma sonucunda geliştirilen ürün öneri sisteminin mevcut sisteme kıyasla set halinde satılan ürünlerde %7,62, tekli olarak satılan ürünlerde ise %11,2 oranında daha iyi performans gösterdiği gözlemlenmiştir. Ayrıca ilgili alanın web site ve mobil uygulamada görüntülenme sayısı %7,17, tıklanma sayısı %28,93 artış göstermiştir. Ürün önerilerinin mevcut duruma kıyasla daha mantıklı ve tamamlayıcı olarak daha ilişkili ürün önerileri sunduğu tespit edilmiştir ve ilgili alanlar farklı zamanlarda incelenerek gözlemlenmiştir.

| Bayburt Üniversitesi | Kütüphane | Rehber | OAI-PMH |

Bu site Creative Commons Alıntı-Gayri Ticari-Türetilemez 4.0 Uluslararası Lisansı ile korunmaktadır.


Bayburt Üniversitesi Kütüphane ve Dokümantasyon Daire Başkanlığı, Bayburt, TÜRKİYE
İçerikte herhangi bir hata görürseniz lütfen bize bildirin

DSpace 7.6.1, Powered by İdeal DSpace

DSpace yazılımı telif hakkı © 2002-2026 LYRASIS

  • Çerez Ayarları
  • Gizlilik Politikası
  • Son Kullanıcı Sözleşmesi
  • Geri Bildirim