Eczaneler için kullanıcı tabanlı müstahzar öneri sistemi
User-based preparation/drug recommendation system for pharmacies
Yazar: MERT ÇAKAR
Danışman: DOÇ. DR. KEMAL ÖZKAN
Eskişehir Osmangazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Yazılımı Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2022
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Eczaneler = Pharmacies ; Evrişimli sinir ağları = Convolutional neural networks ; Hibrit sistemler = Hybrid systems ; Öneri sistemleri = Suggestion systems

Özet:
Çevrim içi platform ve servislerin sayısının her gün daha da artması sebebiyle öneri sistemlerinin hayatımızdaki etkisi de giderek artmaktadır. Bu sistemlerin kullanıldığı en yaygın alanlar olarak e-ticaret siteleri, sosyal medya siteleri, müzik ve video platformları karşımıza çıksa da hemen hemen her sektör içerisinde kullanılabilmektedir. Sağlık alanında yapılan çalışmalar doktorların hastalarına doğru müstahzar ile doğru tedaviyi sunmasına yardım edecek şekilde ilerlemektedir. Hastalara tedavileri için doğru müstahzarın seçilmesi çok önemli bir konu olmakla birlikte bu müstahzarın hastalar ile buluşturulması da bir o kadar önemlidir. Bu çalışmada eczanelerde yer alan sistemlerin verimliliğini arttırarak eczacıların yükünü hafifletecek ve aynı zamanda hastaların bekleme süresini azaltarak memnuniyeti artıracak bir hibrit öneri sistemi geliştirilmiştir. Bu sistem geliştirilirken kullanıcı-ürün ilişkileri yanına ürün-ürün ilişkileri eklenerek LightGCN+ adı verilen yeni bir sistem önerilmiştir. Eczaneler için geliştirilen bu sistemin yanında gelecekteki çalışmalara katkıda bulunabilmek ve bu alandaki en iyi sonuçlara ulaşabilmek amacıyla canlı sistem verileri ile oluşturulmuş üç farklı veri seti de sunulmuştur. Kesinlik, duyarlılık ve F1 skor metrikleri için sonuçlar incelendiğinde sisteme eklenen ürün-ürün ilişkileri sonrasında öneri sisteminin daha başarılı sonuçlara ulaştığı ve ortalamaya bakıldığında performansın %12,85 oranında arttığı görülmektedir. Bunun yanında eğitim ve test süreleri incelendiğinde ise ortalama olarak %0,3 lük bir hızlanma söz konusudur.

Abstract:
Since the number of online platforms and services is increasing day by day, the impact of recommendation systems on our lives is also increasing. Although e-commerce sites, social media sites, music and video platforms are the most common areas where these systems are used, they can be used in almost every area. Studies about the field of health are advancing to help doctors to find right treatment with the right preparation for their patients. Though choosing the right preparation for the treatment of patients is very important issue, it is equally important to bring preparation together with the patients. In this study, a hybrid recommendation system has been developed that will increase the efficiency of the systems in pharmacies so that pharmacists make easy their works and at the same time increase satisfaction by reducing the waiting time of the patient. While a new system which called LightGCN+ has been proposed by adding item-item relations next to user-item relations. In addition to this system which developed for pharmacies, three different datasets that created with live system data have been proposed to achieve the best results and contribute to future studies in this area. When the results examined for precision, recall and F1 score, it is seen that the recommendation system achieved more successful results after the item-item relations added to the system and the performance increased by 12,85% when looking at the average. In addition, when the training and test durations are examined, there is an average of 0,3% acceleration.