İstanbul turizmi için derin öğrenmeyi kullanan hibrit öneri sistemi
2024
0 views
0 downloads
Advisor: Dr. Öğr. Üyesi Özlem Feyza Erkan
Abstract (TR)
İstanbul, Türkiye'nin en büyük şehirlerinden biridir. Birçok gezilecek meşhür yerler, kaliteli hoteller ve nefis yemeklerin zengin mutfağı olup, yılın farklı mevsimlerinde Türkiye'ye gelen tüm ziyaretçilerin ilk tercihi kalır. Ama, gelen turistlerin bu çok fazla olan seçeneklerin ortasında, kendi isteklerini en uygun seçenekleri bulma imkanı zorluk çıkıyorlar. Dolayısıyla, bu sorunu çözme amacıyla, İstanbul'daki turizm deneyimini geliştirmek için derin öğrenme (deep learning) kullanan bir Hibrit Öneri Sistemi (Hybrid Recommender System) geliştirdik. Bu sistem, doğru ve kişiselleştirilmiş tavsiyeler sunabilmek için farklı yaklaşımları bir araya getiriyor. İçerik tabanlı filtreleme (Content-Based Filtering), işbirlikçi filtreleme(Collaborative Filtering) ve yapay sinir ağlarını (ANN) kullanarak hem kullanıcı tercihlerini hem de öğe benzerliklerini dikkate alarak dakik tavsiyeler sunar. Başta olmak üzere, TripAdvisor'dan ürün isimleri, fiyatlar, derecelendirmeler, yorumlar ve adresler gibi verileri toplanır. Sonra, birici adımda içerik tabanlı filtreleme (content based filtering) ve Euclidean Distance teknikleri kullanarak ürün özelliklerini analiz edelir ve öneriler sunulur. Daha sonra, derecelendirme ve yorumlara göre öğeleri sınıflandırmak için Destek Vektör Makineleri (SVM), K-nearest neighbor (KNN), Rastgele Orman(Random Forest) ve Lojistik Regresyon gibi makine öğrenme (ML) algoritmalarını kullanıyoruz.Sonraki adımda, verideki karmaşık ilişkileri belirtmek için bir ANN modeli uygulanır. Bu model, incelemeler, puanlar ve fiyatlar gibi özellikleri işleyerek öneri sisteminin doğruluğunu artırır. Son olarak, farklı öneri yöntemlerinden elde edilen sonuçları ağırlıklı ortalama ile birleştiriyoruz. Bu çalışma, belirlenen amaçlar doğrultusunda, kullanıcıların ihtiyaçlarına en uygun hizmetleri sunmayı hedeflemektedir. Böylece, İstanbul'daki genel turist deneyimini iyileştirirken, bireysel tercihlere uygun kişiselleştirilmiş önerilerle yüksek doğruluk ve hassasiyet sağlamak mümkün olacaktır. Turistlerin seyahat süreçlerinde karşılaştıkları zorlukları minimize ederek, daha keyifli ve anlamlı bir deneyim yaşamalarını sağlamak amacıyla, yenilikçi bir yaklaşım sunulmaktadır.
Author
Dr. Abdeljalıl Dıbe
Institution
How to Cite
Abdeljalıl Dıbe (Yüksek Lisans Tezi). İstanbul turizmi için derin öğrenmeyi kullanan hibrit öneri sistemi, 2024, Beykoz University.
Keywords
License
Tüm Hakları Saklıdır
This work is shared under the specified license terms.
More theses from Beykoz University
- Endüstri 4.0' ın etkisiyle depo yönetimi ve lojistik: Lojistik 4.0' ın İstanbul bölgesinde uygulanma seviyesi üzerine bir araştırma(2021)
- Duygusal emek kavramının işgören performansı üzerindeki etkileri: Çağrı merkezi çalışanlarına yönelik nitel bir uygulama(2021)
- Tedarik zinciri yönetiminde yedek parça temin yönteminin seçim modeli: Uluslararası bilişim firmasında uygulama(2021)
- Türkiye ile Güney ve Orta Avrupa ülkeleri arasında demiryolu konteyner taşımacılığı: İntermodal rotalar için Beresford modeli ile taşıma modlarının değerlendirmesi(2021)
- Perakendecilikte bütüncül kanal kabiliyetinin müşteri deneyimi aracılığıyla müşterinin satın alma niyetine etkisi(2021)
- Online perakendecilikte lojistik hizmet kalitesinin müşteri tarafından algılanan değer aracılığıyla müşteri sadakatine etkisi(2021)
