Hızlı Erişim


Bu Dergi DOI ve Crosscheck üyesidir


DUYGU ANALİZİ TABANLI YENİ BİR HİBRİT TAVSİYECİ SİSTEM
(SENTIMENT ANALYSIS BASED A NOVEL HYBRID RECOMMENDATION SYSTEM )

Yazar : Murat AYDOĞAN  & Abdullah ŞENER  
Türü :
Baskı Yılı : 2020
Sayı : 13
Sayfa : 48-62
    


Özet

Günümüzde yaşanan teknolojik ilerlemeler ve dünya çapında etkili olan Covid-19 pandemisi, e-ticaret sitelerinin önemini arttırmış ve mağazalar ürünlerini e-ticaret siteleri aracılığıyla kullanıcıların satışına sunmuştur. Özellikle ülkemizde pandeminin etkili olmaya başladığı mart, nisan ve mayıs aylarında Ticaret Bakanlığı verilerine göre e- ticaret siteleri geçen yıla oranla %19’luk bir büyüme gerçekleştirmiş, aldıkları sipariş sayısı da pandemi döneminde 292 milyon adet artmıştır. Ancak e-ticaret sitelerinin popülerleşmesi ve yaygınlaşmasıyla birlikte kullanıcıların büyük miktarda ürünler içerisinden kendisi için en uygun seçenekleri bulması daha da zorlaşmıştır. Bu nedenle kişiler için özelleşmiş bilgilerden ürünlerin elde edilmesini sağlayan sistemler önem kazanmıştır. Bu sayede kullanıcı hem daha az veri ile uğraşmakta hem de aradığı ürüne daha kısa bir sürede ulaşmasına olanak sağlanmaktadır. Bu durum tavsiyeci sistemlerin önemini arttırmış ve günümüzde popüler konulardan birisi olmasını sağlamıştır. Tavsiyeci sistemler kullanıcıların daha önce etkileşime geçtiği ya da kendilerine benzeyen diğer kullanıcıların etkileşime geçtiği ürünleri referans alarak önceden etkileşime geçmediği yeni ürünlerin önerilmesini hedefleyen sistemlerdir. E-ticaret sitelerinde, diğer kullanıcıların ürünlere yaptığı yorumlar ise kullanıcıların ürün tercihi yaparken başvurduğu en önemli etkenlerden biridir. Bu çalışmada, ürünlere yapılan yorumları duygu analizi yöntemleri ile olumlu, olumsuz yada nötr şeklinde sınıflandırıp analiz eden ve buna göre diğer kullanıcılara tavsiye eden yeni bir hibrit tavsiyeci sistem geliştirilmiştir.



Anahtar Kelimeler
Tavsiyeci sistemler, İş birliğine dayalı filtreleme sistemleri, İçeriğe dayalı filtreleme sistemleri

Abstract

Today's technological advances and the globally effective Covid-19 pandemic have increased the importance of e-commerce sites and stores have offered their products to users through e-commerce sites. Especially in march, april and may, when the pandemic started to be effective in our country, according to the Ministry of Commerce data, e-commerce sites grew by 19% compared to the previous year, and the number of orders they received increased by 292 million during the pandemic period. However, with the popularization and widespread use of e- commerce sites, it has become more difficult for users to make the most appropriate choice among a large amount of products. For this reason, systems that enable people to obtain products from specialized information have gained importance. In this way, it allows the user to both deal with less data and reach the product they are looking for in a shorter time. This situation has increased the importance of recommendation systems and made them one of the popular topics today. Recommendation systems can be defined as systems that aim to recommend new products that users have previously interacted with other users similar to them have interacted with as reference. In e-commerce sites, the comments made by other users on the products are one of the most important factors that users refer to when choosing products. In this study, a new hybrid recommendation system has been developed that classifies and analyzes the comments made on products as positive, negative or neutral with sentiment analysis methods and recommends them to other users accordingly.



Keywords
Recommendation systems, Collaborative filtering systems, Content based filtering systems

Gelişmiş Arama


Duyurular

    ***********************

    DEĞERLİ BİLİM 

    İNSANLARI!

    mail mail mail mail mail

    Dergimizin Aralık sayısı 

    (31.12.2020)

    yayınlanmıştır.

    mail mail mail mail mail

    DEĞERLİ BİLİM 

    İNSANLARI!

    mail mail mail mail mail

    Dergimizin

    Mart Sayısı 

    İçin Makalenizi  

    Sisteme Yükleyebilirsiniz.

    mail mail mail mail mail

     



Adres :Göztepe Mah., Beykoz, İstanbul/TURKEY
Telefon :+90 555 005 92 85 Faks :+90 216 606 32 75
Eposta :info@euroasiajournal.org

Web Yazılım & Programlama Han Yazılım Bilişim Hizmetleri