Öneri Sistemleri: Uygulamalar ve Örnekler

Ana öneri sistemi türlerini, anahtar kavramları ve gerçek dünya uygulamalarını inceledik ve LightFM, Cornac BPR ve TensorFlow Recommenders'ı AUC, Precision@10 ve Recall@10 kullanarak karşılaştırmalı değerlendirdik.

Öneri sistemleri için en iyi Python kütüphaneleri

Bu kütüphaneler, işbirlikçi veya içerik tabanlı filtreleme tekniklerini kullanarak eğitim verilerini işleyen ve kişiselleştirilmiş öneriler üreten makine öğrenimi algoritmalarını uygular. Ayrıca, bu kütüphaneler verileri analiz etmek ve örüntüleri ortaya çıkarmak için makine öğrenimi modellerini uygulayarak, öneri motorunun kullanıcı davranışı ve tercihlerine dayalı olarak ilgili öğeleri önermesini sağlar.

LightFM vs Cornac BPR vs TensorFlow kıyaslama sonuçları

TensorFlow Recommenders en iyi performansı gösterdi. Derin öğrenme mimarisi, daha karmaşık kullanıcı-öğe ilişkilerini yakalamasını sağlar. LightFM, meta veri mevcut olduğunda iyi performans gösterir, ancak burada yalnızca davranışsal veri kullandığımız için o kadar güçlü performans göstermedi; yine de BPR'den daha iyiydi. Cornac BPR en düşük öneri kalitesine sahipti, bu da onu hızlı deneyler veya küçük ölçekli uygulamalar için daha uygun hale getiriyor.

LightFM, Cornac BPR ve TensorFlow'u test etmek için öneri motoru kıyaslama metodolojimizi kullandık.

Öneri sistemi nedir?

Bir öneri sistemi (veya tavsiye sistemi), kullanıcılara tercihlerine, davranışlarına ve bir platformla etkileşimlerine dayanarak kişiselleştirilmiş öneriler sunmak için tasarlanmış bir araçtır. Bu sistemler, ilgili içeriği sunmak için satın alma geçmişi, tarama geçmişi, kullanıcı demografisi ve bağlamsal bilgiler gibi verileri analiz eder. Aşağıda en yaygın öneri sistemi türleri verilmiştir:

İşbirlikçi filtreleme teknikleri:

• Kullanıcılar ve öğeler arasındaki etkileşim örüntülerine dayanır.
• Kullanıcı tabanlı işbirlikçi filtreleme (benzer kullanıcıları bulma) ve öğe tabanlı işbirlikçi filtreleme (benzer öğeleri bulma) içerir.
• eTicaret ve akış hizmetleri için en uygunudur.

İçerik tabanlı filtreleme teknikleri:

• Öğelerin özniteliklerine (öğe özellikleri) ve kullanıcının geçmiş etkileşimlerine (kullanıcının tercihleri) odaklanır.
• Hedef kullanıcının belirli ilgi alanlarını belirlemek için idealdir.

Hibrit öneri sistemleri:

• İşbirlikçi filtreleme ve içerik tabanlı yöntemleri birleştirir.
• Geliştirilmiş tahminler için derin sinir ağları ve tekrarlayan sinir ağları gibi makine öğrenimi modellerinden yararlanır.

Öneri sistemleri anahtar kavramları

Matris ayrıştırma temelleri

Matris ayrıştırma, işbirlikçi filtrelemede temel bir tekniktir. Büyük bir kullanıcı-öğe etkileşim matrisini (ör. derecelendirmeler veya tıklamalar) gizli örüntüleri veya ilişkileri yakalayan daha küçük matrislere ayırır; bunlara gizli özellikler denir.

Bu yaklaşım, veri karmaşıklığını azaltmaya ve belirli türlere yönelik kullanıcı tercihi veya bir öğenin belirli bir gruba hitap etmesi gibi anlamlı içgörüler ortaya çıkarmaya yardımcı olur.

Gömme tabanlı benzerlik

Bazı öneri çerçeveleri, öğe benzerliğini paylaşılan etiketler yerine vektör gömmeleri kullanarak hesaplar. Gömme tabanlı yaklaşımlar, nüanslı öğe özelliklerini sayısal bir vektörde yakalayarak, manuel etiket bakımı olmadan daha doğru benzerlik eşleştirmesi sağlar.

Örneğin, açık kaynaklı Gorse önericisi, OpenAI ve Ollama gibi sağlayıcılardan alınan gömmeler de dahil olmak üzere öğe vektörleri arasındaki Öklid mesafesini hesaplayarak gömme benzerliğini destekler.¹

Örtük veriyi anlama

Örtük veri, yıldız derecelendirmeleri gibi açık geri bildirim yerine davranışlardan elde edilen, kullanıcı tercihlerinin dolaylı göstergelerini ifade eder. Örtük veri örnekleri arasında tıklama oranları, bir sayfada geçirilen süre, satın alma geçmişi ve arama örüntüleri bulunur.

Bu veri türü ölçeklenebilir şekilde toplanması daha kolaydır ve genellikle gerçek dünya etkileşimini yansıtır. Ancak, uzun bir sayfa ziyaretinin ilgiyi mi yoksa dikkat dağınıklığını mı gösterdiğini yorumlamak gibi gürültülü veya belirsiz olabilir.

Önerilerde derin öğrenme

Derin öğrenme, sinir ağlarını kullanarak karmaşık ve çok boyutlu verileri analiz ederek öneri sistemlerini destekler. Oturum tabanlı öneriler, içerik anlama ve zaman, konum veya kullanıcı ruh halini dikkate alan bağlama duyarlı öneriler için özellikle etkilidir.

Bu yöntemler, özellikler arasındaki karmaşık ilişkileri öğrenerek metin, resim ve videolar gibi büyük ve yapılandırılmamış verileri işleyebilir.

Hibrit öneri yaklaşımları

Hibrit öneri sistemleri, işbirlikçi filtreleme, içerik tabanlı filtreleme ve bilgi tabanlı yaklaşımlar gibi farklı teknikleri birleştirir. Bu entegrasyon doğruluğu artırır ve soğuk başlangıç sorunu (yeni kullanıcılar veya öğeler) ve seyrek veri gibi zorlukları ele alır.

Öneri sistemleri için uygulanabilir alanlar

Hemen her işletme bir öneri sisteminden yararlanabilir. Bir işletmenin teknolojiden elde edebileceği fayda düzeyini belirleyen iki önemli husus vardır.

• Veri genişliği: Sadece bir avuç farklı davranış sergileyen müşteriye hizmet veren bir işletme, otomatik bir öneri sisteminden fazla yarar sağlamayacaktır. İnsanlar, birkaç örnekten öğrenme konusunda hala makinelerden çok daha iyidir. Bu gibi durumlarda, çalışanlarınız doğru önerilerde bulunmak için mantıklarını ve müşterilere ilişkin niteliksel ve niceliksel anlayışlarını kullanacaktır.
• Veri derinliği: Her müşteri hakkında tek bir veri noktasına sahip olmak da öneri sistemleri için yararlı değildir. Müşterilerin çevrimiçi etkinlikleri ve mümkünse çevrimdışı satın alımları hakkında derinlemesine veriler, doğru önerilere rehberlik edebilir.

İşte öneri sistemlerinin uygulandığı en yaygın sektörlerden bazıları:

eTicaret

eTicaret platformları, kullanıcılara ilgili ürünler önererek alışveriş deneyimini geliştirmek için öneri sistemlerinden yararlanır.

Bu sistemler, geçmiş satın almaları, tarama geçmişini ve tercihleri analiz ederek "Bu ürünü alanlar şunları da aldı" veya "Birlikte sıkça satın alınanlar" gibi öğeler önerir.

Bu süreç satışları iyileştirir ve ortalama sipariş değerini artırır, aynı zamanda kullanıcılara zaman ve emek kazandırarak müşteri memnuniyetini artırır.

Gerçek hayattan örnek: Amazon

Amazon.com, web sitesinin çoğu sayfasında ve e-posta kampanyalarında öğeden öğeye işbirlikçi filtreleme önerilerini kullanır. McKinsey'e göre, Amazon satın almalarının 35%'i öneri sistemleri sayesindedir.²

Eğlence

Eğlence sektöründe öneri sistemleri, kullanıcıların zevklerine uygun filmler, müzikler, TV şovları veya kitaplar keşfetmelerine yardımcı olur. İzleme veya dinleme alışkanlıklarını analiz ederek, bu sistemler kullanıcı etkileşimini ve platformda geçirilen süreyi artırmak için kişiselleştirilmiş içerik sağlayabilir.

Gerçek hayattan örnek: Netflix

Netflix, şovlar ve filmler önermek için işbirlikçi filtreleme ve içerik tabanlı filtrelemenin bir kombinasyonunu kullanır ve bu sayede izlenen içeriğin 80%'i öneriler tarafından yönlendirilir.

Netflix Ödülü, Ekim 2006'da Netflix tarafından film öneri sistemini geliştirmek için başlatılan bir yarışmaydı. Yarışma, Netflix'in mevcut öneri algoritmasına kıyasla tahmin doğruluğunda en az 10% iyileştirme sağlayabilen ekibe veya kişiye 1 milyon dolarlık bir ödül teklif etti.³

Gerçek hayattan örnek: Spotify

Spotify, her hafta her abone için "Discover Weekly" adı verilen, kullanıcıların benzersiz müzik zevklerine dayalı kişiselleştirilmiş 30 şarkılık bir liste oluşturur. Müzik zekası ve veri analitiği girişimi Echo Nest'i satın almaları, üç farklı türde öneri modeli kullanan bir müzik öneri motoru oluşturmalarını sağladı:⁴

• İşbirlikçi filtreleme: Kullanıcıların geçmiş dinleme verilerini diğer kullanıcıların dinleme geçmişiyle karşılaştırarak şarkıları filtreleme.
• Doğal dil işleme: Belirli sanatçılar ve şarkılar hakkında bilgi edinmek için interneti kazıma. Her sanatçı veya şarkıya daha sonra günlük olarak değişen ve alaka düzeyine göre ağırlıklandırılan dinamik bir en iyi terimler listesi atanır. Motor daha sonra iki müzik parçasının veya sanatçının benzer olup olmadığını belirler.
• Ses dosyası analizi: Algoritma her bir ses dosyasının tempo, ses yüksekliği, anahtar ve zaman işareti gibi özelliklerini analiz eder ve buna göre önerilerde bulunur.

Sosyal medya

Sosyal medya platformları, kullanıcı etkileşimlerine, tercihlerine ve bağlantılarına dayanarak arkadaşlar, gruplar, sayfalar, gönderiler veya reklamlar önermek için öneri sistemlerini kullanır. Bu öneriler kullanıcı etkileşimini artırır, içerik keşfini teşvik eder ve reklam geliri yaratır.

Meta

Meta, kullanıcıların takip etmediği kaynaklardan bile olsa, Facebook ve Instagram'da kişiselleştirilmiş içerik önerileri sunmak için yapay zeka sistemlerini kullanır. Bu yaklaşım, çeşitli içerikler sunarak kullanıcı deneyimini geliştirir ve içerik oluşturucuların daha geniş kitlelere ulaşmasını destekler. Öneri süreci şunları içerir:

• İçerik anlama: Görüntü, metin, ses ve video dahil olmak üzere çeşitli içerik türlerini analiz etmek ve yorumlamak için yapay zeka modellerinden yararlanarak semantik anlamlarını anlamak.
• Tercih anlama, geri getirme ve sıralama: Büyük miktarda içeriği kolayca filtreleyerek bireysel kullanıcı ilgi alanlarına en uygun olanları belirleyip sıralayan sistemler geliştirmek.

Bu yapay zeka odaklı strateji, Meta'nın kullanıcılara yakın ağlarının ötesinde ilgi çekici içerikler sunarak ilgi alanlarının daha derinlemesine keşfini teşvik etmesini ve genel platform etkileşimini artırmasını sağlar.⁵

X (eski adıyla Twitter)

X'in öneri sistemi, el yapımı özellikleri ortadan kaldırarak uçtan uca öğrenilmiş bir yaklaşımı benimsemiştir. İlgili gönderileri getirmek için kullanıcı geçmişini ve aday gönderileri ayrı ayrı kodlayan iki kuleli bir model kullanır, ardından kullanıcı davranışından doğrudan etkileşim olasılıklarını tahmin eden Grok tabanlı bir transformatör kullanarak her öğeyi sıralar.

Tam uygulama, X For-You akış deposunda halka açık olarak mevcuttur.⁶

Sağlık Hizmetleri

Sağlık hizmetleri öneri sistemleri, tıbbi geçmiş ve yaşam tarzı gibi hasta verilerine göre uyarlanmış tedavi seçenekleri, sağlık kaynakları veya önleyici tedbirler önerir. Sağlık hizmetlerine yapay zekayı dahil etmek bakım kalitesini artırır ve sağlık hizmetleri maliyetlerini düşürür. Daha fazla bilgi için sağlık hizmetlerinde üretken yapay zeka konusuna göz atın.

Gerçek hayattan örnek: Ada Healthcare

Ada Health, kişiselleştirilmiş tıbbi rehberlik sağlayarak kullanıcıların sağlıklarını yönetmelerine yardımcı olmak için tasarlanmış yapay zeka destekli bir platformdur. Kullanıcılar semptomlarını girerek olası durumları öneren ve uygun sonraki adımları tavsiye eden değerlendirmeler alabilir. Platformun yapay zeka sistemi, doğruluk ve güvenilirliği sağlamak için bir tıp uzmanları ekibi tarafından sürekli olarak optimize edilir.

Ada, bireysel kullanıcılara hizmet vermenin yanı sıra, sağlık sonuçlarını iyileştirmeyi amaçlayan kurumsal çözümler de sunar. Bu çözümler, ortakların sağlık kararlarını bilgilendirmelerine, triyaj süreçlerini iyileştirmelerine ve önlenebilir maliyetleri azaltmalarına yardımcı olur.⁷

Perakende

Perakende sektöründe öneri sistemleri, kişiselleştirilmiş alışveriş deneyimleri, mağaza içi öneriler ve envanter önerileri için kullanılır. Bu sistemler, perakendecilerin stok yönetimini optimize etmelerine, satışları artırmalarına ve müşteri memnuniyetini yükseltmelerine yardımcı olur.

Gerçek hayattan örnek: Amazon Personalize ile Rappi

Latin Amerika'da isteğe bağlı teslimat hizmeti olan Rappi, uygulamasında kişiselleştirilmiş bir öneri sistemi uygulayarak müşteri etkileşimini artırmak ve satışları yükseltmek için Amazon Personalize ile işbirliği yaptı.

Amazon Personalize'dan yararlanarak Rappi, uygulamanın özel bir bölümünde görüntülenen, kullanıcı davranışını ve tercihlerini analiz ederek kişiye özel ürün önerileri sunan "Just For You" (JFY) adlı bir özellik geliştirdi.

Bu kişiselleştirme stratejisi, tıklama oranlarında 102% artış ve kişiselleştirilmiş önerilerden elde edilen gelirde 147% artış sağladı. Ayrıca, müşteri etkileşimi iyileşti ve düşük performanslı ürünlerin görülme sıklığı azaldı.⁸

Finans ve bankacılık

Finans kurumları, kullanıcıların finansal davranışları ve hedeflerine dayanarak yatırım seçenekleri, kredi kartları veya sigorta ürünleri önermek için öneri sistemlerini kullanır. Üretken yapay zekanın finans ve bankacılıkta nasıl kullanılabileceği hakkında daha fazla bilgi edinmek için Bankacılıkta Üretken Yapay Zeka kullanım örneklerine göz atın.

Oyun

Oyun platformları, kullanıcıların tercihlerine, oyun alışkanlıklarına ve sosyal etkileşimlerine dayanarak oyun içi satın almalar, yeni oyunlar önermek veya oyuncuları birbirine bağlamak için öneri sistemlerini kullanır. Bu, oyun deneyimini geliştirir ve geliri artırır.

Gerçek hayattan örnek: Google Cloud ile Glance

InMobi'nin bir yan kuruluşu olan Glance, kilit ekranlar aracılığıyla 220 milyondan fazla kullanıcıya ulaşan mobil oyun platformları Nostra için kişiselleştirilmiş bir oyun öneri sistemi oluşturmak üzere Google Cloud ile ortaklık kurdu.

Kullanıcı ve oyun verilerini etkileşim verileriyle analiz ederek, optimum etkileşim zamanları ve oyun tercihleri gibi örüntüler belirlediler. Bu işbirliği kullanıcı etkileşimini önemli ölçüde artırdı.⁹

Ayrıca, öneri sistemleri yukarı satış, çapraz satış ve daha yüksek etkileşim oranları sağlayarak önemli gelir fırsatları yaratır. Kişiye özel öneriler sunarak, bu sistemler müşteri tutmayı artırır, uzun vadeli sadakati ve sürekli kullanıcı etkileşimini teşvik eder.

LLM tabanlı öneri sistemleri

Geleneksel öneri sistemleri derecelendirmeler ve tıklamalar gibi yapılandırılmış verileri analiz eder. LLM tabanlı sistemler daha da ileri giderek doğal dil sorgularını anlar, incelikli tercihleri yorumlar ve önerilerini açıklar.

Bu yaklaşım geleneksel yöntemlere göre çeşitli avantajlar sunar:

• Semantik anlama: Anahtar kelime eşleştirmenin ötesinde, "moral veren ama aşırı duygusal olmayan bir şey" gibi karmaşık, doğal dil sorgularını yorumlar.
• Soğuk başlangıç yönetimi: Yeni kullanıcılar etkileşim geçmişi gerektirmeden tercihlerini doğal dilde tanımlayabilir.
• Açıklanabilir çıktılar: Öneriler için doğal dil açıklamaları üretir, ancak bunlar modelin iç hesaplamalarından ziyade modelin akıl yürütmesini tanımlar.
• Alanlar arası akıl yürütme: Farklı kategoriler ve içerik türleri arasında temelde yatan tercihleri belirler.

Gerçek Dünya Örnekleri:

• Netflix, kullanıcı etkileşim geçmişini token olarak ele alan ve transformatör tabanlı mimariler uygulayan kişiselleştirilmiş öneriler için bir temel model geliştirdi.
• Spotify AI DJ, kişiselleştirilmiş yorum ve müzik seçimleri oluşturmak için dinleme geçmişini üretken yapay zeka ile birleştirir.
• Amazon Rufus, doğal dilde ürün keşfini sağlayan üretken yapay zeka destekli bir alışveriş asistanıdır.
• Criteo Agentic Commerce Recommendation Service, sorguları bir Model Context Protocol (MCP) API'si aracılığıyla yönlendirerek AI alışveriş asistanlarını satıcı envanterlerine bağlar ve gerçek alışveriş davranışına dayalı olarak ürünleri sıralamak için canlı alışveriş sinyallerini uygular.¹⁰
• Wizard, perakendeciler, yorumlar ve içerik kaynakları arasında arama yaparak özenle seçilmiş en iyi beş ürün listesini döndüren bir yapay zeka alışveriş ajanıdır. Perakendeciye özgü önericilerin aksine, kullanıcının tanımladığı ihtiyaçlara dayalı olarak web genelinde sonuçları toplar.¹¹
• LinkedIn, akış sıralamasında üretken önericiler ve büyük ölçekli dizi modelleri kullanıma sundu. Sistem, her akış bileşeni için ayrı modeller kullanmak yerine, her kullanıcının etkinliğini sürekli bir yolculuğun parçası olarak değerlendirir ve farklı platform alanlarındaki davranışın önerileri baştan sona etkilemesine olanak tanır.¹²

Bir öneri sistemi kurma

Çoğu şirket mevcut bir çözümü benimsemekten fayda görürken, niş kategorilerdeki veya çok yüksek ölçekli şirketler kendi öneri motorlarını oluşturmayı deneyebilir.

1. Hazır bir çözüm kullanma

Öneri sistemleri, en eski ve en olgun yapay zeka kullanım örneklerinden biridir.

Bu yaklaşımın avantajları arasında hızlı uygulama ve çoğu durumda son derece doğru sonuçlar yer alır:

• Satıcının bir kod parçacığını eklemek başlamak için yeterli olabilir.
• Satıcılar, modellerini geliştirmek için müşterilerinin binlerce işleminden elde edilen verileri anonimleştirilmiş bir şekilde kullandıklarından çözümler genellikle doğrudur.

Doğru sistemi seçmek için, farklı sistemlerin etkinliğini hızlı bir şekilde test etmek amacıyla geçmiş verileri veya daha iyisi canlı verileri kullanabilirsiniz.

2. Kendi çözümünüzü oluşturma

Bu şu durumlarda mantıklı olabilir:

• öneri motorlarının daha önce kullanılmadığı niş bir alanda olmanız veya
• biraz daha iyi önerilerin iş sonuçlarınızda önemli bir fark yaratabileceği dünyanın en büyük pazar yerlerinden birine sahip olmanız.

Bugün piyasadaki öneri sistemleri şu mantığı kullanır: benzer satın alma ve tarama geçmişine sahip müşteriler gelecekte benzer ürünleri satın alacaktır. Böyle bir sistemi çalıştırmak için ya çok sayıda geçmiş işleme ya da kullanıcılarınızın diğer web sitelerindeki davranışları hakkında ayrıntılı verilere ihtiyacınız vardır. Bu tür verilere ihtiyacınız varsa, bunu veri pazar yerlerinde arayabilirsiniz.

Daha fazla veri ve daha iyi algoritmalar önerileri iyileştirir. Şirketinizdeki tüm ilgili verileri kullanmanız gerekir ve müşteri verilerinizi 3rd taraf verileriyle genişletebilirsiniz. Düzenli müşterilerinizden biri diğer web sitelerinde kırmızı spor ayakkabı arıyorsa, web sitenizi ziyaret ettiğinde onlara harika bir çift göstermemeniz için hiçbir neden yok.

3. Kendi çözümlerinizi oluşturmak için bir danışmanla çalışma

Biraz daha iyi bir öneri motoru, bir şirketin satışlarını birkaç yüzde puanı artırabilir ve bu da düşük kar marjlı bir şirketin karlılığında dramatik bir değişiklik yaratabilir. Bu nedenle, şirket piyasadaki mevcut çözüm sağlayıcılardan tatmin edici sonuçlar alamıyorsa, daha iyi öneri motorları oluşturmaya yatırım yapmak mantıklı olabilir.

4. Kendi çözümünüzü oluşturmak için bir veri bilimi yarışması düzenleme

Olası bir yaklaşım, bu tür sistemleri oluşturmak için kalabalığın bilgeliğini kullanmaktır. Şirketler şifrelenmiş geçmiş verileri kullanabilir, veri bilimi yarışmaları başlatabilir veya danışmanlarla çalışarak son derece etkili öneriler sağlayan modeller elde edebilir.

Veri kaymasını ele alma

Gömmeler ve önbelleğe alınmış öğe indeksleri zamanla güncelliğini yitirebilir ve artık kullanıcı ilgi alanlarını yansıtmayan önerilere neden olabilir. Drifter gibi araçlar, veri kalitesi sorunlarını ve kaymayı öneri kalitesini etkilemeden önce tespit etmek için canlı öneri hatlarını gerçek zamanlı olarak izler.¹³

Bir öneri sistemi nasıl seçilir?

Doğru öneri sistemini seçmek, iş hedeflerinize, mevcut verilere ve elinizdeki teknik kaynaklara bağlıdır. İşte bazı önemli hususlar:

1. Verileriniz üzerinde model değerlendirmesi
   • Modelleri kendi veri setiniz üzerinde test etmek, belirli bağlamınızda ne kadar iyi performans gösterdiklerini görmek için önemlidir. Hazır kıyaslamalar kullanıcılarınızı, öğelerinizi veya iş hedeflerinizi yansıtmayabilir.
2. Mevcut veri türü
   • Açık veri (derecelendirmeler, yorumlar, beğeniler) işbirlikçi filtreleme ile iyi çalışır.
   • Örtük veri (tıklamalar, geçirilen süre, satın almalar) hibrit veya derin öğrenme yaklaşımlarını tercih eder.
3. İş hedefleri
   • Hedefiniz ölçeklenebilir kişiselleştirme ise, derin öğrenme veya hibrit sistemler en iyi seçeneklerdir.
   • Hızlı deneyler için, matris ayrıştırma gibi daha basit modeller yeterli olabilir.
4. Ölçeklenebilirlik gereksinimleri
   • Büyük ölçekli platformlar (ör. eTicaret, akış), milyonlarca kullanıcı ve öğeyi işleyebilen derin öğrenme tabanlı veya bulut tabanlı çözümler gerektirir.
5. Alan bilgisi ve kaynaklar
   • Eğer ekibiniz makine öğrenimi uzmanlığına sahip değilse, kullanarak satıcı çözümlerini (ör.g., Amazon Personalize, Google Recommendations AI) dağıtımı hızlandırabilir.
   • Son derece uzmanlaşmış alanlar için, kurum içi bir çözüm oluşturmak gerekli olabilir.

İpucu: Hazır kütüphanelerle (LightFM, TensorFlow Recommenders) prototip oluşturarak başlayın ve ölçeklendirmeden önce performansı canlı verilerinizle değerlendirin.

Kıyaslamalarımızı ve veri odaklı içgörülerimizi kaçırmayın. Düğme Google'ı açar; AIMultiple'ı seçmeniz, Google arama sonuçlarında AIMultiple'ı daha sık görmek istediğinizi onaylar.

Tercih edilen kaynak olarak ekle

Öneri sistemlerini uygulamanın maliyeti

Bir öneri sistemi uygulamak doğrudan ve dolaylı maliyetler içerir:

1. Geliştirme süresi: Özel modeller oluşturmak veri bilimciler, mühendisler ve altyapı ekipleri gerektirir. Geliştirme, birkaç haftadan (prototipler için) birkaç aya (üretim sistemleri için) kadar değişebilir.
2. Altyapı maliyetleri:
   • Yerinde: GPU sunucuları, veritabanları ve sürekli bakım gerektirir.
   • Bulut tabanlı: Maliyetler veri boyutu ve API kullanımına (AWS, GCP, Azure) göre ölçeklenir.
3. Satıcı ücretleri: SaaS tabanlı çözümler, API çağrılarının sayısına, kullanıcı sayısına veya işlenen veri miktarına göre ücretlendirilebilir.
4. Devam eden maliyetler:
   • Model yeniden eğitimi, izleme ve güncellemeler.
   • Geliştirilmiş öneriler için harici veri kaynaklarını entegre etmenin potansiyel maliyetleri.

Temel kural: Küçük işletmeler SaaS araçlarıyla (<$10k/yıl) başlayabilirken, kurum içi sistemler kuran işletmeler genellikle altyapı ve yetenek için milyonlar harcar.

Öneri sistemlerinin etik sonuçları

Öneri motorları değer sağlarken, önemli etik ve sosyal hususları da gündeme getirir:

• Önyargı ve adalet: Algoritmalar mevcut önyargıları pekiştirebilir (ör. yalnızca popüler içeriği önerme, çeşitliliği göz ardı etme).
• Gizlilik endişeleri:
  • Kullanıcı verilerinin toplanması ve analiz edilmesi, rıza ve veri koruma konusunda endişelere yol açar.
  • GDPR, CCPA ve diğer veri gizliliği yasalarına uyum çok önemlidir.
• Verilerin sorumlu kullanımı:
  • Şeffaf politikalar, kullanıcı verilerinin nasıl toplandığını, işlendiğini ve saklandığını açıklamalıdır.
  • Diferansiyel gizlilik ve anonimleştirme teknikleri riskleri azaltabilir.

Öneri motoru kıyaslama metodolojisi

Bu çalışmada, örtük geri bildirim verilerine, özellikle kullanıcıların ürünlerle etkileşimlerine dayalı öneri sistemleri oluşturmaya ve değerlendirmeye odaklandık. Analizimizde kullanılan veri seti üç temel öğe içerir: visitorid, itemid ve görüntüleme, sepete ekleme ve işlem gibi etkileşim türleri. Kullanıcılar öğeleri açıkça derecelendirmediği ancak bu davranışlar aracılığıyla etkileşimde bulunduğu için bu verileri örtük geri bildirim olarak değerlendirdik.

Örtük verileri işlemedeki etkinliklerini değerlendirmek için üç farklı öneri modelini test ettik:

1. LightFM: Hem işbirlikçi filtreleme hem de içerik tabanlı yöntemleri kullanan hibrit bir model. Modeli eğitmek için WARP (Weighted Approximate-Rank Pairwise) kayıp fonksiyonunu kullandık. Odak noktası, kullanıcıların öğelerle geçmiş etkileşimlerini analiz ederek bir ürünü görüntüleme olasılığını tahmin etmekti.
2. Cornac BPR (Bayesian Personalized Ranking): Kullanıcı etkileşimlerine dayalı olarak öğeleri sıralamak için tasarlanmış işbirlikçi filtreleme tabanlı bir model. İlgili öğelerin ilgisiz olanlara göre sıralamasını optimize ederek kullanıcıların tercihlerini öğrenmek için örtük geri bildirimi kullanır.
3. TensorFlow Recommenders: Hem kullanıcıları hem de öğeleri temsil etmek için gömmeler kullanan, aralarındaki karmaşık ilişkileri yakalayan derin öğrenme tabanlı bir çerçeve. Model, her kullanıcı için en ilgili öğeleri tahmin etmek amacıyla bir getirme göreviyle örtük etkileşimler üzerinde eğitilir.

Modeller, bir kullanıcının bir ürünle etkileşime girme olasılığını tahmin etmek üzere eğitildi ve hedef davranış olarak özellikle görüntüleme olayına odaklanıldı. Amacımız, geçmiş davranışlarına dayanarak kullanıcıların hangi ürünlerle etkileşime girme olasılığının en yüksek olduğunu tahmin etmekti. Eğitimden sonra, modellerin görülmemiş etkileşimlere iyi genelleme yapabildiğinden emin olmak için test verileri kullanarak değerlendirdik.

Modellerin performansını, önerici sistemlerinde yaygın olarak kullanılan üç metriğe göre değerlendirdik:

• AUC (Eğri Altındaki Alan): Modelin ilgili öğeleri ilgisiz olanlardan ne kadar iyi sıraladığını değerlendiren bir metrik. 1'e yakın bir AUC puanı daha iyi sıralama performansını gösterir.
• Precision@10: Önerilen en iyi 10 öğeden kaçının gerçekten ilgili olduğunu (yani kullanıcı tarafından etkileşime girildiğini) ölçer. Daha yüksek değerler daha iyi öneri doğruluğunu gösterir.
• Recall@10: Kullanıcının etkileşimlerinden ilgili öğelerin kaçının en iyi 10 öneri arasında göründüğünü ölçer. Bu metrik, modelin kullanıcı tercihlerini ne kadar iyi yakaladığını anlamak için çok önemlidir.

Bu metrikleri üç model arasında karşılaştırarak, hem ilgili öğeleri sıralama hem de bu öğeleri en iyi önerilerde doğru bir şekilde getirme açısından en iyi performans gösteren modeli belirledik.

Bu araştırmayı kaynak gösterin

Yayınlayacağınız yere uygun formatı seçin. Bağlantılı sürümü CMS'inize yapıştırmak, geri bağlantıyı korur.

@misc{dilmegani2026,
  author = {Dilmegani, Cem and Ermut, Sıla},
  title  = {{Öneri Sistemleri: Uygulamalar ve Örnekler}},
  year   = {2026},
  month  = may,
  howpublished    = {\url{https://aimultiple.com/recommendation-system}},
  note   = {AIMultiple. Erişim tarihi: 19 Mayıs 2026}
}

Referans Linkleri

1.

Item-to-Item Recommenders | Gorse

2.

How retailers can keep up with consumers | McKinsey

McKinsey & Company

3.

Netflix Research

4.

Discover Weekly: How Spotify is Changing the Way We Consume Music - Technology and Operations Management

5.

The AI behind unconnected content recommendations on Facebook and Instagram

6.

GitHub - xai-org/x-algorithm: Algorithm powering the For You feed on X · GitHub

7.

Health. Powered by Ada.

8.

Customer Success Stories: Case Studies, Videos, Podcasts, Innovator stories

9.

Nostra from Glance, Gaming Recommendation at Scale with Google Cloud AI | Google Cloud Blog

Google Cloud

10.

Criteo Introduces Agentic Commerce Recommendation Service to Power AI Shopping Assistants | Criteo

Criteo

11.

Wizard Press Release: Marc Lore and Melissa Bridgeford’s Wizard Emerges from Stealth

12.

LinkedIn uses AI to improve feed relevance | Social Media Today

13.

Drifter: Efficient Online Feature Monitoring for Improved Data Integrity in Large-Scale Recommendation Systems

Cem Dilmegani

Baş Analist

Takip Et

Cem, 2017'den beri AIMultiple'da baş analisttir. AIMultiple, her ay Fortune 500'ün %60'ı dahil olmak üzere (similarWeb'e göre) yüz binlerce işletmeyi bilgilendirmektedir. Cem'in çalışmaları Business Insider, Forbes, Washington Post gibi önde gelen küresel yayınlar, Deloitte, HPE gibi küresel firmalar, Dünya Ekonomik Forumu gibi STK'lar ve Avrupa Komisyonu gibi uluslarüstü kuruluşlar tarafından alıntılanmıştır. Cem, kariyeri boyunca teknoloji danışmanı, teknoloji alıcısı ve teknoloji girişimcisi olarak görev yapmıştır. On yıldan fazla bir süre McKinsey & Company ve Altman Solon'da işletmelere teknoloji kararlarında danışmanlık yapmıştır. Ayrıca dijitalleşme üzerine bir McKinsey raporu yayımlamıştır. CEO'ya rapor verirken bir telekomünikasyon şirketinin teknoloji stratejisini ve satın alımını yönetmiştir. Ayrıca, 2 yıl içinde 0'dan 7 haneli yıllık yinelenen gelire ve 9 haneli değerlemeye ulaşan derin teknoloji şirketi Hypatos'un ticari büyümesini yönetmiştir. Cem'in Hypatos'taki çalışmaları TechCrunch ve Business Insider gibi önde gelen teknoloji yayınları tarafından ele alınmıştır. Cem, uluslararası teknoloji konferanslarında düzenli olarak konuşma yapmaktadır. Boğaziçi Üniversitesi'nden bilgisayar mühendisi olarak mezun olmuş ve Columbia Business School'dan MBA derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Araştıran

Sıla Ermut

Sektör Analisti

Takip Et

Sıla Ermut, AIMultiple'ta e-posta pazarlama ve satış videolarına odaklanan bir sektör analistidir. Daha önce proje yönetimi ve danışmanlık firmalarında işe alım uzmanı olarak çalıştı. Sıla, Sosyal Psikoloji alanında Yüksek Lisans ve Uluslararası İlişkiler alanında Lisans derecesine sahiptir.

Tam Profili Görüntüle

Yorum yapan ilk kişi olun

E-posta adresiniz yayınlanmayacak. Tüm alanlar gereklidir. Yorumlar orijinal dilinde bırakılır.

Ad

E-posta Adresi

Yorum

0/450

Yorumu Gönder