İkı̇ncı̇ el platformlarda kı̇şı̇leştı̇rı̇lmı̇ş ürün önerı̇mı̇

Dünya genelinde milyonlarca insanın her saniye ziyaret ettiği ve alışveriş yaptığı online pazaryerlerinin ortaya çıkmasıyla birlikte, bu platformlar arasındaki rekabet ve alışveriş deneyimi önemli ölçüde değişmiş, öneri sistemleri bu platformların kritik bir parçası haline gelmiş ve literatürde popülerlik kazanmıştır. Tavsiye sisteminin kilit rol oynadığı bu online pazar yerlerinden biri de ikinci el platformlardır. Genel öneri sorunlarına ek olarak, bu platformların, sorunu diğer alanlara göre zorlaştıran, birbirine benzemeyen öğeler kümesinden oluşması gibi bu alana özgü çeşitli sorunları vardır. Bu çalışmada, ölçeklenebilir bir yapı içinde kişiselleştirilmiş ürün önerileriyle bu sorunları ele almak için son teknoloji doğal dil işleme tekniklerinden word2vec ve paragraf2vec kullanan iki aşamalı bir model öneriyoruz. Model performansı, hem popüler bir ikinci el platformundan toplanan geçmiş kullanıcı akışı veri kümesi üzerinde gerçekleştir- ilen çevrimdışı deneylerde, hem de canli sistem üzerinde yapılan A/B testinde değer- lendirilir. Bu deneylerin sonucu olarak, önerilen model, seçilen metriklere göre temel işbirlikçi filtreleme tabanlı modellerden daha iyi performans gösterir ve ayrıca, ürün sistemindeki çeşitli iş metriklerinde önemli artış sağlar.