A deep neural network based product metadata validation approach for online marketplaces
Çevrimiçi pazaryerleri için derin sinir ağlarına dayalı ürün üstbilgisi geçerleme yaklaşımı
- Tez No: 800308
- Danışmanlar: PROF. DR. ALTAN KOÇYİĞİT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Elektronik pazar yerleri, Evrişimli sinir ağları, Yapay sinir ağları, Electronic marketplaces, Convolutional neural networks, Artificial neural networks
- Yıl: 2023
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Enformatik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Pandemi sırasında e-ticaret giderek daha popüler hale geldiğinden, çevrimiçi pazaryerlerinde çeşitli ürünler sunan satıcı sayılarında ciddi bir artış görüldü. Bu pazar yerlerinin başarısındaki kritik faktör, verimli ürün arama, hızlı filtreleme ve çekici ürün resimleri gibi özelliklere bağlı olarak sağladıkları kullanıcı deneyimidir. Ancak, özellikle ürün sayısının üstel arttığı bir ortamda, ürün üst verilerinin ve görüntülerinin veri kalitesini korumak pazar yerleri için zor olmaktadır. Bu sorunu ele almak için bu araştırma, ürün resimlerini doğrulamak için yapay zeka tabanlı otomatikleştirilmiş bir görüntü geçerleme modeli ile ürün üst verilerini otomatik bir şekilde doğrulamak için yine yapay zeka tabanlı bir sınıflandırma modeli kullanan yeni bir yaklaşım önermektedir. Yaklaşımımız, karmaşık ve gürültülü verileri işleme ve moda ürünleri gibi çeşitli zorlu ürün kategorilerine uyum sağlama dahil olmak üzere geleneksel yöntemlere göre çeşitli avantajlar sunmaktadır. Bu çalışmada, yaklaşımımızın etkinliğini, geleneksel yöntemlerle ve farklı ortamlarda karşılaştırmalar yaparak gösteriyor ve çevrimiçi pazar yerleri için ürün üst verileri doğrulamasında yapay zekanın kullanımına yönelik güçlü destek sağlıyoruz.
Özet (Çeviri)
As e-commerce has become increasingly popular during the pandemic, online marketplaces have seen a surge in merchants offering various products. A critical factor in the success of these marketplaces is the user experience they provide, largely dependent on features like efficient product search, fast filtering, and attractive product images. However, maintaining the data quality of product metadata and images can be challenging, especially as the number of products grows exponentially. To address this issue, this research proposes a novel approach using an AI-based automated image validation model for validating product images and an AI-based classification model to validate product metadata in an automated fashion. Our approach offers several advantages over traditional methods, including handling complex and noisy data and adapting to various challenging product categories, such as fashion items. We demonstrate the effectiveness of this approach through comparisons with traditional methods and in different settings, ultimately showing strong support for the use of AI in product metadata validation for online marketplaces.
Benzer Tezler
- Deep learning based recommendation system design
Derin öğrenme tabanlı öneri sistemi tasarımı
SEÇİL ŞEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SADIK FİKRET GÜRGEN
- Scentsense: multi-modal perfume recommendationvia aspect-mined reviews
Scentsense: yorumlardan çıkarılan özelliklerleçoklu-modlu parfüm önerisi
OĞULCAN GÜNAYDIN
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı ÜniversitesiVeri Bilimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENES ERYARSOY
- Önerilen evrişimli sinir ağı kullanılarak metal plakaların yüzey kusur tespiti
Surface fault detection of metal plates using proposed convolutional neural network
MOHAMMED KHALED NAJI SALEH AL-DHAHERI
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Mekatronik MühendisliğiErciyes ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAHİN YILDIRIM
- Derin öğrenme yöntemleri kullanarak hiperspektral imgelerin sınıflandırılmasına yönelik yeni yaklaşımlar
New approaches for hyperspectral image classification using deep learning
HASAN BADEM
Doktora
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolErciyes ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALPER BAŞTÜRK
- Medical dataset classification based on different deep learning techniques and meta-heuristic algorithms
Farklı derin öğrenme teknikleri ve meta-sezgisel algoritmalara dayalı tıbbi veri kümesi sınıflandırması
YEZI ALI KADHIM
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtılım ÜniversitesiMühendislik Sistemlerinin Modellenmesi ve Tasarımı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALOK MISHRA
PROF. DR. REŞAT ÖZGÜR DORUK