E-Ticaret sitelerinin satışlarının artırılması için bulut bilişim tabanlı yapay öğrenme

E-ticaret sitelerinde ürünler ile ilgili öneriler yapılması kullanıcı tercihlerinin belirlenmesinde önemli bir etkendir. Kullanıcılar bir alışveriş sitesini ziyaret ederken hızlı bir şekilde karar vermek ister. Kullanıcının daha önceki alışverişlerine göre seçilen ürünle ilişkili ürünleri gösterdikleri öneri sistemleri bulunmaktadır. Öneri sistemleri ile kullanıcıya "Bu ürünü kullananlar, aynı zamanda bu ürünü de aldı." şeklinde farklı ürün önerileri sunulabilmektedir. Böylece e-ticaret sitelerinin satışlarının arttırılması hedeflenmektedir. Bu tez çalışmasında, e-ticaret sitesi için bir bulut bilişim platformu üzerinde yapay öğrenme algoritmaları kullanarak tavsiye sistemi çalışması yapılmıştır. Çalışma kapsamında; öncelikli olarak e-ticaret ile ilgili web sitelerinden satış verilerinin alınması gerçekleştirilmiştir. Alınan bu veriler bulut bilişim altyapısı üzerinde bulunan yapay öğrenme algoritmalarından içerik tabanlı öneri sistemi (content-based), işbirlikçi öneri sistemi (collaborative) ve hibrid öneri sistemi (hybrid) ayrı ayrı uygulanarak bir tavsiye modeli elde edilmiştir. Yapay öğrenme algoritmalarından elde edilen sonuçlar karşılaştırılarak en iyi sonucu sunan algoritma modeli belirlenmiştir. Bu model bir web servis arayüzüne dönüştürülerek bir e-ticaret sitesinde kullanılabilir şekilde hazırlanmıştır.

Making suggestions about products on e-commerce sites is an important factor in determining user preferences. When visiting a shopping site, users want to decide quickly. There are suggestion systems where the user shows the products associated with the product selected according to their previous purchases. Recommendation systems to the user "users of this product, also bought this product." different product recommendations can be offered. Thus, it is aimed to increase the sales of e-commerce sites. In this thesis, a recommendation system study was performed using artificial learning algorithms on a cloud computing platform for the e-commerce site. The scope of work, the sales data were obtained from e-commerce related websites firstly. This data is obtained by applying artificial learning algorithms in cloud computing infrastructure, and a recommendation model has been obtained. These data were obtained from artificial learning algorithms on cloud computing infrastructure by using content based suggestion system, collaborative suggestion system and hybrid suggestion system separately. The model is presented by comparing the results obtained from artificial learning algorithms. This model is transformed into a web service interface and can be used on an e-commerce site.