E-ticaret sitelerine öneri sisteminin uygulanması
Applicatin of suggestion system to e-commerce sites
Yazar: ABDULLAH ÖZKILIÇ
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ VOLKAN ALTUNTAŞ
Bursa Teknik Üniversitesi / Lisansüstü Eğitim Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği 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
Dizin: Elektronik ticaret = Electronic commerce ; Veri madenciliği = Data mining ; Öneri sistemleri = Suggestion systems ; İşbirlikçi filtreleme = Collaborative filtering

Özet:
Dijitalleşme sadece metalar ve maddi varlıklar doğrultusunda değil, kişilerin davranış
ve alışkanları üzerinden de mümkün bir hâle gelmiştir. Bu durum, birçok alan ve amaç
için yeni veri depolarının doğmasına sebebiyet vermiştir. Söz konusu veri kaynaklarını
kullanmak ise başta e-ticaret olmak üzere çeşitli alanlarda verimliliğin artmasında rol
oynamıştır. Bu çalışmada, depolanan verilerin aktif bir şekilde kullanılabilmesi adına
geliştirilmiş olan veri madenciliği, veri madenciliğinde maksimum fayda sağlayan
öneri sistemleri ve öneri sistemlerinin verimli kullanımına katkı sağlayacak öneri
sistemi uygulamaları ele alınmıştır.
Detaylandırılmış alt kısımlarla birlikte dört ana bölüme ayrılmış olan bu çalışmada
öncelikle veri madenciliğine yer verilmiştir. Her bir ana bölüm içeriğine bağlı olarak
alt kısımlara ayrılmış olup ana başlıkla ilgili tüm detayları içerecek şekilde
hazırlanmıştır. Olası problemlere çözüm önerileri verilirken ihtiyaçlar birçok farklı
açıdan da değerlendirilmiştir.
İlk bölümde yer verilen veri madenciliğinin tanımsal kavramlarıyla birlikte süreçleri
ve modelleri, yol haritalarıyla desteklenip konu bağlamında anlatılmıştır. Bu bölüm,
ana fikri destekleme noktasında önem taşımanın yanında çalışmanın üzerine
oturtulduğu temellerden biri olarak da görev yapmaktadır.
İkinci bölüm ise veri madenciliği ile elde edilen verilerden yola çıkarak uygulamaya
konulan öneri sistemlerine ayrılmıştır. Öneri sistemlerinin kullanım amaçları,
uygulama yöntemleri ve faydalarının yanı sıra getirdiği zorluklar da incelenmiştir.
Ayrıca e-ticaret sektöründeki aktif ve gelişmeye devam eden öneri sistemlerinden de
bahsedilmiştir.
Literatür araştırmasının yer aldığı üçüncü bölümün ardından dördüncü bölüm olan
materyal yönteme geçilmiştir. Burada da veri madenciliği temelinden ve öneri
sistemleri bağlamından kopulmamış olup ilk olarak sistem verilerine değinilmiştir.
Sistem verileri, aktivite verileri ile desteklenmiştir. Bu süreçte proje tasarımları ve
yapılması gereken analizler de öne sürülmüştür.
Son kısım, veri madenciliğini doğru ve etkin bir şekilde uygulayıp majör faydalara
erişimin stratejisini belirleme açısından önem taşımaktadır. Bu çalışma, öneri sistemi
uygulamalarının mevcut verimini yukarı taşımak için bir ihtiyaç olarak doğan
segmentasyon, analiz ve filtreleme süreçlerini yönetebilmek adına önermeler
sunmaktadır. Söz konusu önermeler sunulurken istatistikler ve örnek çalışmaların
performansları referans alınmıştır.

Abstract:
Digitalization has become possible not only through commodities and tangible assets,
but also through human behavior and habits. This has led to the emergence of new data
stores for many fields and objectives. Productivity has increased across a variety of
industries thanks to the use of these data sources, particularly in e-commerce. Data
mining, a technology created to make active use of stored data, recommender systems
that maximize data mining benefits, and applications for recommender systems that
will help make use of them more effectively are discussed in this study.
This study, which has four main sections and detailed subsections, focuses primarily
on data mining. Each main section is prepared to cover all the details pertinent to the
main topic and divided into subsections based on its content. The needs are assessed
from many different perspectives while providing solutions to potential problems.
The descriptive concepts, along with the data mining processes and models, which are
included in the first chapter, are supported by road maps and described in the context
of the subject. In addition to playing a crucial role in supporting the main idea, this
part also acts as one of the foundations on which the study is based.
The second section is devoted to the recommender systems that are implemented using
the data obtained by data mining. The issues that recommender systems present are
also analyzed, along with their uses, applications, and advantages. In addition, active
and developing recommender systems in the e-commerce industry are also mentioned.
The third section, which comprises the literature review, is followed by the fourth
section that focuses on the material method. The system data is mentioned first in this
case as well without deviating from the basis of data mining and the context of
recommender systems. System data is corroborated by activity data. In this process,
project designs and necessary analyzes are also presented.
The last section is crucial for correctly and effectively implementing data mining and
determining a strategy to provide the major advantages. This study puts forward
propositions suggestions to manage the segmentation, analysis and filtering processes
that emerge as a need to improve the current efficiency of the recommender system
applications. Statistics and performances of case studies are also considered as
reference while presenting the propositions.