Giyim metaverilerine dayalı kıyafet öneri sistemi
Outfit recommendation system based on clothing metadata
Yazar: AHMET DÜNDAR
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ARZU KAKIŞIM
İstanbul Ticaret Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Giyim sektörü = Clothing sector ; Rastgele yürüyüş modeli = Random walk model ; Öneri sistemleri = Suggestion systems

Özet:
Son zamanlarda, ürün ve hizmetleri tüketiciler ile buluşturan e-ticaret platformları üzerinden çevrimiçi tüketici alışverişi giyim, ayakkabı, makyaj, ev eşyası gibi birçok kategoride önemli ölçüde artmıştır. Çok sayıda seçeneğin mevcut olduğu çevrimiçi alışveriş ortamlarında, ürün bulma, seçme işlem maliyetlerini azaltmak ve verimli bir şekilde ilgili ürünleri kullanıcılara iletmek önemli bir problem haline gelmiştir. Alışveriş şirketleri, müşterilerin satın alma geçmişlerine ve davranışlarına göre müşterilere benzer ürün seçenekleri sunarak gelirlerini artırmak ve müşterileri memnun etmek için öneri sistemleri kullanmaktadır. Bu nedenle, müşterilerin alışveriş davranışlarına göre en uygun, kişiselleştirilmiş ve tercih edilen tarz zevklerini yansıtan önerilerde bulunan akıllı öneri sistemler geliştirilmektedir. Son zamanlarda, ürünlerin metaverilerinin analizi ile ürünler arasındaki benzerliği ve uyumluluğu modelleyen ve bu sayede müşterilerin ürün bulma ve seçme işlemlerindeki memnuniyetini artırmaya çalışan yeni yöntemler sunulmaktadır. Bu çalışmada, rastgele yürüyüş ve Skipgram yöntemleri kullanarak ürünlere ait malzeme, desen, renk ve stil gibi özellik bilgilerini içeren metaveriler üzerinden ürünler arasındaki benzerliği modelleyen yeni bir yaklaşım önerilmektedir. Önerilen yöntem, ürünlere ait özellikler arasındaki üst düzey korelasyonları keşfederek, ürünler arasındaki yakınlığın yansıtıldığı düşük boyutlu vektörel temsilleri öğrenir. Bu amaçla, ürünlerin düğümleri, ürünler arasındaki ilişkilerin ise kenarları temsil ettiği bir ağırlıklı graf yapısı oluşturulmuştur. Graf üzerinden öğrenilen bu temsiller sayesinde, müşterilerin alışveriş davranışına göre onlara en uygun önerilerin ve kombin tamamlayıcı ürünlerin sunulmasını sağlayan bir öneri sistemi sunulmaktadır.

Abstract:
Recently, online consumer shopping through e-commerce platforms that bring products and services to consumers has increased significantly in many categories such as clothing, shoes, make-up, and household goods. In online shopping environments, where there are many options, it has become an important problem to reduce the transaction costs of finding and selecting products and to recommend the relevant products to the users. Online shopping companies use recommendation systems to increase revenue and satisfy customers by offering similar product options based on their purchasing history and behavior. For this reason, intelligent recommendation systems are developed that make recommendations reflecting the most appropriate, personalized and preferred style tastes according to the shopping behaviors of the customers. Recently, researchers focus on developing new methods that model the similarity and compatibility between products through the analysis of products's metadata, thereby trying to increase customer satisfaction in finding and choosing products. In this study, a new approach is proposed that models the similarity between products through metadata such as material, pattern, color and style using random walk and Skipgram methods. The proposed method explores the high-level correlations between the properties of the products and learns low-dimensional vector representations that reflect the affinity between the products. For this purpose, the products are transformed into a weighted graph structure where each node represents the products and each edge represents the relationships between the products. Thanks to these representations learned from outfit graph, a recommendation system framework is presented that allows the most appropriate recommendations to the customers and according to their shopping behavior, and recommends complementary items to the query outfits.