A multi-criteria hotel recommender system based on neural collaborative filtering

Günümüzde, internet üzerinde kullanıcılara birçok farklı otel alternatifi sunulmaktadır. Bu durum, farklı alternatifleri online olarak değerlendirme ve karar verme imkanı sunmak ile birlikte, konaklama planlaması açısından pek çok avantaj sağlasa da çeşitli zorlukları da beraberinde getirmektedir. Mevcut bilgi yoğunluğu nedeniyle, otel seçimi yaparken karar verme süreci kullanıcılar için zorlayıcı olabilir ve fazla miktarda zaman harcanmasına ve nihayetinde zayıf tercihler yapılmasına neden olabilir. Kullanıcıların daha iyi kararlar vermesine yardımcı olmak için, online rezervasyon platformlarının bu aşırı bilgi yükünü yönetecek yenilikçi çözümleri benimsemesi gerekmektedir. Farklı platformların varlığı ve artışı her ne kadar kullanıcıların tercih imkanlarını arttırıyor ve alternatifleri birbiriyle kıyaslamasına olanak sağlıyor olsa da aynı zamanda bilgi artışının sürekliliği nedeniyle karar verme sürecini olumsuz etkileyebilecek bir noktaya evrilmiş durumdadır. Kullanıcılara kişiselleştirilmiş öneriler sunma sürecini geliştirmek için, otellerin sadece puanına göre değerlendirilmesinden ziyade, farklı kriterlerinin öneri sürecine dahil edilmesi, kişiselleştirilmiş öneriler sunma sürecine destek olacaktır. Bu tez, bu ihtiyacı karşılamak için çok kriterli bir nöral işbirlikçi filtreleme otel tavsiye sistemi sunmaktadır. Önerilen model, çok kriterli derecelendirmeleri tahmin etmek için kullanıcı ve otel tanımlayıcılarını girdi olarak kullanarak bir otel için kriter derecelendirmelerini tahmin eder, ardından tahmin edilen çok kriterli derecelendirmelere dayalı olarak genel derecelendirmeyi tahmin ederek kullanıcılar için tavsiyeler oluşturulmasını sağlar. Yapılan deneylerde, önerilen model, tek kriterli bir tavsiye sistemi ve çok kriterli girdileri genel değerlendirme için kullanan bir sistem ile test edilmiştir. Tek kriterli tavsiye sisteminde, çok kriterli değerlendirmeler modele dahil edilmemiştir ve çok kriterli girdileri genel değerlendirme için kullanan sistemde ise, bu çok kriterli değerlendirmeler model tarafından tahmin edilmeden, genel değerlendirmeyi tahmin etmek amacıyla bir girdi olarak kullanılmıştır. Bu deneyler, sonuçlarında önerilen model test edilen modellere oranla daha yüksek performans göstererek, çok kriterli karar vermenin tekli derecelendirme sistemlerine göre üstünlüğünü ve genel derecelendirmeler üzerindeki önemli etkisini ortaya koymuştur.