Tavsiye sistemleri ile kullanıcı davranışlarına uygun reklam seçimi

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Bilişim Enstitüsü, YÖNETİM BİLİŞİM SİSTEMLERİ ANABİLİM DALI, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2019

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: MEHMET TÜRKAY YOLDAR

Danışman: Uğur Özcan

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Çevrimiçi reklamcılık alanında, uygun reklamı seçerek hedef kullanıcıya göstermek oldukça önemli fakat bir o kadar da zor bir görevdir. Geleneksel hedefleme yöntemlerinin başarılı sonuçlar vermesine rağmen, bu yöntemler de tüm kullanıcılar için farklı reklamları etkili bir şekilde seçememektedir. Bu çalışmada, çevrimiçi reklam veri kümeleri üzerinde tavsiye sistemlerinde kullanılan işbirlikçi filtreleme yöntemleri uygulanmaktadır. Aynı zamanda kullanıcılara farklı ve etkili reklamlar önermek için yeni bir yöntem önerilmektedir. İkili kümeleme yönteminin ve sıralı ağırlıklı ortalama birleştirme operatörünün kullanımına dayanan bu yöntem ile kullanıcıların reklamlarla ilgili bir geçmişi olmasa bile gezinti geçmişleri yardımıyla işbirlikçi bir şekilde reklam tavsiyesinde bulunulabilmektedir. İşbirlikçi filtreleme yöntemlerinin ve de önerilen yöntemin farklı deneysel kurulumlar ile elde edilmiş çevrimdışı değerlendirme sonuçları paylaşılmaktadır. Bu çalışmada elde edilen sonuçlar, işbirlikçi filtreleme yöntemlerinin reklam tavsiyesinde etkili bir araç olarak kullanılabileceği tekrarlamakta ve önerilen yöntemin özellikle gezinme geçmişi gibi kullanıcı davranışlarının iyi bilindiği sistemlerde daha başarılı sonuçlar vereceğini göstermektedir.