DEMOGRAFİK TAVSİYE SİSTEMLERİNE YÖNELİK BİR MODEL
No Thumbnail Available
Date
2013
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Bilim ve Teknoloji
Open Access Color
OpenAIRE Downloads
OpenAIRE Views
Abstract
İnternet kullanımının dünya çapına yayılması ve bunun sonucu olarak web içeriğindeki sürekli
artış kullanıcılara onları daha çok ilgilendirecek daha kişiselleştirilmiş ürün ve servis sunma ihtiyacı
doğurmuştur. Özellikle e-ticaretin de gelişmesiyle artık hemen hemen her şirket müşterilerine web
üzerinden hizmet sunmaktadır. Buna bağlı olarak son yıllarda web üzerinde gezinmedeki değişiklik
dikkat çekici bir hale gelmiştir. Eskiden web siteleri kullanıcılara herkese aynı olacak şekilde genel
ürünler sunmaktaydı. Bunun sonucunda kullanıcılar web sitesinin kendilerine sundukları ürünler
arasından bir seçim yapmak zorunda kalıyorlardı. Günümüzde ise web siteleri kullanıcılarına uyum
göstermeye başladılar ve kullanıcılarının bir takım özelliklerini dikkate alarak, genel seçenekler yerine
onları daha çok ilgilendiren özel seçenekler sunar hale geldiler. Web’i çok büyük bir bilgi havuzu
olarak düşündüğümüzde kullanıcının kendisi için gerekli olan bilgiyi bulmak için gerekli olmayan
başka bilgilerle de karşı kalabileceğini görürüz. Bilgi diye adlandırdığımız; film, TV programı,
reklam, müzik, kitap, tatil alternatifleri, eğitim, ders materyalleri, blog makaleleri, mobilya, giysi, vb.
gibi web de sunulan her tip üründür. Bu bağlamda tavsiye sistemlerini kullanıcıların ihtiyaçlarına göre
ürün veya servis öneren sistem olarak tanımlayabiliriz [1]. Bu tür tavsiye sistemlerinin dikkate
aldıkları kullanıcı özellikleri kullanıcıların yaş, eğitim, cinsiyet, meslek ve yaşadıkları şehir gibi
genellikle sabit olan demografik bilgileri olabilirken; kullanıcıların sistemle etkileşimleri geçmişte
aldıkları, inceledikleri ürünler, gezindikleri web siteleri gibi dinamik veriler de olabilir. Bunun
yanında söz konusu kullanıcılarla benzer özellik gösteren diğer kullanıcılar veya aynı kullanıcının
daha önce almış olduğu ürün ile diğer ürünler arasındaki benzerlikler hep tavsiye sistemlerinin
temelinde çalışan bir takım akıllı algoritmalar ile tespit edilmekte ve bu sayede kullanıcılara daha özel
ve onları ilgilendirecek ürünler sunulmaktadır. Dolayısıyla bu sistemler hem tüketici hem de üretici
için fayda sağlamaktadır.
Description
Keywords
information systems engineering