Alper Ki̇raz, Bilal Erdemi̇r
{"title":"Bir Perakende Firmasında Metin Benzerliği ve Tekil Değer Ayrışımı Algoritması Tabanlı Ürün Öneri Sisteminin Oluşturulması","authors":"Alper Ki̇raz, Bilal Erdemi̇r","doi":"10.55117/bufbd.1119062","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"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. \n \nBu 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. Sonuçları Google Analytics üzerinden ve Python kodlarıyla ayrı ayrı gözlemlenmiştir. \n \nYapılan 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.","PeriodicalId":430699,"journal":{"name":"Bayburt Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi","volume":"128 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2022-12-31","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"Bayburt Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.55117/bufbd.1119062","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}
引用次数: 0

摘要

如今,企业在数字化转型范围内开展的工作势头迅猛,特别是随着大流行病后消费者需求的增加。在这种情况下,就需要产品推荐系统,以便在电子商务领域的网站和移动应用程序中向客户提供最合适的产品推荐,满足客户需求,实现企业的销售目标。 在这一领域开展的研究清楚地表明,由于产品的类型和种类各不相同,在研究不同网站的产品推荐时,往往会导致向消费者提供不合逻辑和不正确的产品推荐。在这项研究中,根据公司的产品和数据结构,以最合适的方式进行了数据处理,编写了定制函数,并通过文本相似性和奇异值判别算法展示了最合适的互补产品。最合适的算法已经开发出来,软件也已完成。获得的产品建议已在网站和移动应用程序上发布。通过谷歌分析和 Python 代码分别对结果进行了观察。 研究结果表明,与现有系统相比,开发的产品推荐系统在成套销售产品方面的性能提高了 7.62%,在单独销售产品方面提高了 11.2%。此外,网站和移动应用程序上相关区域的浏览量增加了 7.17%,点击量增加了 28.93%。已确定的是,与目前的情况相比,产品推荐提供了更具逻辑性和互补性的产品推荐,并通过在不同时间对相关区域进行分析进行了观察。
本文章由计算机程序翻译,如有差异,请以英文原文为准。
查看原文
分享 分享
微信好友 朋友圈 QQ好友 复制链接
本刊更多论文
Bir Perakende Firmasında Metin Benzerliği ve Tekil Değer Ayrışımı Algoritması Tabanlı Ürün Öneri Sisteminin Oluşturulması
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. Sonuçları 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.
求助全文
通过发布文献求助,成功后即可免费获取论文全文。 去求助
来源期刊
自引率
0.00%
发文量
0
期刊最新文献
COVID-19 Pandemisinin Kompartman Modelleri: Sistematik Bir Literatür Taraması Investigation of the Effect of Cutting Parameters on Surface Roughness in Turning of AISI 420 Steel Using Finite Element Analysis and Taguchi Experimental Design Structural Analysis of Composite Aircraft Wing Ribs Designed with Elliptical Cavities Çalışma Ortamında Kimyasallardan Kaynaklı Tehlikeler ve İnsan Sağlığına Etkileri Sulu Çözeltide Tetrasiklin Giderimi için Fındık ve Antep Fıstığı Kabuklarının Eş-karbonizasyonundan Elde Edilen Yeni Hidrokömürün Kullanımı
×
引用
GB/T 7714-2015
复制
MLA
复制
APA
复制
导出至
BibTeX EndNote RefMan NoteFirst NoteExpress
×
×
提示
您的信息不完整,为了账户安全,请先补充。
现在去补充
×
提示
您因"违规操作"
具体请查看互助需知
我知道了
×
提示
现在去查看 取消
×
提示
确定
0
微信
客服QQ
Book学术公众号 扫码关注我们
反馈
×
意见反馈
请填写您的意见或建议
请填写您的手机或邮箱
已复制链接
已复制链接
快去分享给好友吧!
我知道了
×
扫码分享
扫码分享
Book学术官方微信
Book学术文献互助
Book学术文献互助群
群 号:481959085
Book学术
文献互助 智能选刊 最新文献 互助须知 联系我们:info@booksci.cn
Book学术提供免费学术资源搜索服务,方便国内外学者检索中英文文献。致力于提供最便捷和优质的服务体验。
Copyright © 2023 Book学术 All rights reserved.
ghs 京公网安备 11010802042870号 京ICP备2023020795号-1