Genetik algoritma ve K-ortalamalar algoritmasının tavsiye sistemleri için uygulanması
Application of genetic algorithm and K-means algorithm for recommender systems
Yazar: MERVE POSLU
Danışman: PROF. DR. SEVİL BACANLI ; PROF. DR. GÜVENÇ ARSLAN
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İstatistik Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: İstatistik = Statistics

Özet:
Müşteri memnuniyetine verilen önemin her geçen gün artması ile birlikte işletmeler, müşterilerin ilgi alanlarını ve tercihlerini keşfetmeyi hedefler. Dolayısıyla uygun ürün veya hizmetleri sağlamaları bulunduğumuz rekabet ortamında oldukça kritiktir. Günümüzde de dijitalleştirilmiş hizmetlere önemli yatırımlar yapılmaktadır. Örneğin e-ticaret alanı, COVID-19 pandemisini avantaja çevirerek önemli gelişmelerin olduğu bir alan oluşturmuştur. E-ticaretteki bu gelişmelerden biri de tavsiye sistemlerinden en iyi şekilde faydalanılmasıdır. 
Tavsiye sistemleri, kullanıcı ile öğeler arasındaki etkileşimi izleyerek çalışır. Bu etkileşimlerin ortaya konmasında ise kümeleme yöntemleri kullanılarak, benzer özelliklere sahip kullanıcıları veya öğeleri gruplandırabilir. Ayrıca, kümeleme yöntemleri kullanarak tavsiye sistemlerindeki bazı dezavantajlar giderilebilir. Bu dezavantajların giderilmesi noktasında, optimize edilmiş kümeleme süreçleri önemli bir rol oynamaktadır. Optimize edilmiş kümeleme süreçleri, yeni öğeler ve yeni kullanıcılar için daha iyi başlangıç önerileri sağlayabilir. Aynı zamanda da veri seyrekliği vb. sorunları ele alabilir. 
Genetik algoritmaların optimizasyon alanında kullanımı da oldukça popülerdir. Temel olarak doğal seleksiyon ve genetik prensiplere dayanan etkili optimizasyon algoritmaları olarak, çeşitli alan ve uygulamalarda başarıyla kullanılan sezgisel tekniklerden biridir. Genetik algoritmada, çözüm dizilerinden oluşan bir başlangıç popülasyonu, çaprazlama ve mutasyon gibi genetik operatörler kullanılmaktadır. Genetik algoritmanın kümeleme süreçlerinin optimizasyonunda kullanılması, tavsiye sistemlerine olumlu etkiler sağlayabilmektedir. Bu şekilde tavsiye sistemleri için daha iyi kümeleme sonuçları, veri seyrekliğinin azaltılması, kişiselleştirilmiş öneriler, soğuk başlangıç probleminin azaltılması ve daha iyi çeşitlilik sağlama gibi olumlu etkiler sağlanabilmektedir. Bu yaklaşım, tavsiye sistemlerinin performansını artırarak kullanıcı memnuniyetini ve öneri sonuçlarının etkinliğini arttırmayı hedeflemektedir. 
Tez çalışmasında, öncelikle geleneksel tavsiye sistemleri ve dezavantajlı durumları incelenmiştir. Ardından kümeleme yöntemleri ve tavsiye sistemlerinde kullanımı detaylandırılarak sonrasında genetik algoritma tanıtılmıştır. Genetik algoritmalar, pazarlama veri kümesinde K-ortalamalar kümeleme işlemlerini optimize etmek için uygulanmış olup performansı K-ortalamalar kümelemesi ile karşılaştırılmıştır. Bu çalışma, genetik algoritma kümeleme tekniğini kullanarak (GA-KOK) kullanıcıları daha iyi profillemek ve tavsiye çıktılarını iyileştirerek tavsiyelerin oluşturulmasını sağlamaktır.

Abstract:
As there is an increasing emphasis on customer satisfaction, businesses are aiming to discover their customers' interests and preferences. Therefore, providing suitable products or services is crucial in today's competitive environment. Significant investments are being made in digitized services today. For example, the e-commerce sector has seen significant developments, taking advantage of the COVID-19 pandemic. One of these developments in e-commerce is the effective utilization of recommendation systems.
Recommendation systems work by tracking interactions between users and items. Cluster analysis methods are used as a preprocessing step to reveal these interactions, grouping users or items with similar characteristics. Additionally, using clustering methods can help address some of the disadvantages in recommendation systems. In addressing these disadvantages, optimized clustering processes play a significant role. Optimized clustering processes can provide better initial recommendations for new users and items while addressing the data sparsity issue.
The use of genetic algorithms in optimization is also quite popular. Based on the principles of natural selection and genetics, genetic algorithms are effective optimization algorithms used successfully in various fields and applications. In genetic algorithms, a starting population consisting of solution sequences is used, along with genetic operators like crossover and mutation. Using genetic algorithms to optimize clustering processes can have a positive impact on recommendation systems. This approach can lead to better clustering results in recommendation systems, reduced data sparsity, personalized recommendations, mitigating the cold start problem, and enhancing diversity. This approach aims to improve the performance of recommendation systems, ultimately enhancing user satisfaction and the effectiveness of recommendation results. 
In this thesis, we first examined traditional recommendation systems and their drawbacks. Then, clustering methods and their use in recommendation systems were detailed, followed by the introduction of genetic algorithms. Genetic algorithms were applied to optimize K-means clustering processes in the marketing dataset, and their performance was compared to K-means clustering. The aim of this study is to use the genetic algorithm clustering technique (GA-KOK) to better profile users and improve recommendation outputs, thereby enhancing the process of recommendation generation.