Geri Dön

Scentsense: multi-modal perfume recommendationvia aspect-mined reviews

Scentsense: yorumlardan çıkarılan özelliklerleçoklu-modlu parfüm önerisi

PDF İndir

  1. Tez No: 978936
  2. Yazar: OĞULCAN GÜNAYDIN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. ENES ERYARSOY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2025
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Sabancı Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Veri Bilimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ScentSense, yapılandırılmış metadata ile kullanıcı yorumlarından elde edilen anlamsal içgörüleri birleştiren çok modlu bir parfüm öneri sistemidir. Bu tezde, parfümlerin benzersiz ve kişisel dünyasına özel olarak tasarlanmış bir öneri sisteminin tasarımını sunuyoruz. Geleneksel ürünlerin aksine, parfümler sahip oldukları özellikler için standartlaştırılmış sayısal temsillere sahip değildir; bunun yerine genellikle dil aracılığıyla öznel biçimde tanımlanırlar. Bu durum, kullanıcı tercihlerini modellemeyi özellikle zorlaştırmaktadır. Bu boşluğu kapatmak için, büyük ölçekli kullanıcı yorumlarını yapılandırılmış metadata ile birleştiriyor, serbest metinlerdeki ruh hali, mevsimsellik, yayılım (projection) ve kalıcılık gibi temel boyutları çıkarmak amacıyla büyük dil modellerinden yararlanıyoruz. Elde edilen bu boyutlar kullanıcı profilleriyle birleştirilerek hafif bir sinir ağı üzerinden işlenmekte ve öneriler oluşturulmaktadır. Modelimiz, parfümlerin doğası gereği oldukça seyrek olan veri ortamlarında dahi başarılı performans göstermesi için tasarlanmıştır; hem soğuk başlangıç (cold-start) hem de düşük veri (low-data) kullanıcıları için etkili tahminler sunar. Bildiğimiz kadarıyla bu çalışma, derin öğrenmenin“boyut zenginleştirilmiş”(aspect-enriched) parfüm önerisi alanına büyük ölçekli ilk uygulamasıdır. Yöntemimiz tasarımı itibarıyla sade olsa da, elde edilen sonuçlar umut vericidir ve bu kadar öznel bir alanda bile anlamlı kişiselleştirmenin mümkün olduğunu göstermektedir. Bu çalışmanın, dil, duygu ve koku temelli deneyimlerin kesişiminde gelecekteki araştırmalar için hem bir zemin hem de bir davet sunduğuna inanıyoruz.

Özet (Çeviri)

ScentSense is a multi-modal perfume recommender system that integrates structured metadata with semantic insights from user reviews. In this thesis, we present its design to build a recommender system tailored for the unique and personal world of perfumes. Unlike traditional products, fragrances lack a standardized numeric representation of their properties rather they are often subjectively described in language rather than data. This makes the task of modeling preferences particularly challenging. To bridge this gap, we combine large scale user reviews with structured metadata, using a large language model to extract key facets such as mood, seasonality, projection, and longevity from free form text. These extracted dimensions are then combined with user profiles and processed through a lightweight neural network to generate recommendations. Our model is designed to perform well even under extreme sparsity, which is the nature of fragrances, delivering predictions for both cold-start and low-data users. To the best of our knowledge, this is the first large-scale attempt to apply deep learning to aspect-enriched perfume recommendation. While our approach is simple by design, the results are promising and demonstrating that meaningful personalization is possible even in such a subjective domain. We believe this work offers both a foundation and an invitation for future exploration at the intersection of language, emotion, and smell based experience.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    887949

    Çoklu ilaç direncine sahip Acinetobacter baumannii sekretomunun ve dış membran vezikülerinin senesent hücreler üzerine etkilerinin incelenmesi

    Investigation of the effects of multi-drug resistant Acinetobacter baumannii secretoma and outer membrane vesicles on senesent cells

    NİLAY ALTINSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    MikrobiyolojiErciyes Üniversitesi

    Moleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERVET ÖZCAN

  2. Tez No

    605627

    Çevresel konfor özelinde işitsel ve mekansal algının değerlendirilmesi

    The evolotion of audial and spatial perception at the special enviromental comfort

    DİĞDEM ÇİÇEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    MimarlıkMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NAZİRE PAPATYA SEÇKİN

  3. Tez No

    422668

    Septum cerrahisi öncesi ve sonrası koku analizi

    Scent analysis before and after nasal septum surgery

    ENGİN SAVAŞ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Kulak Burun ve BoğazAkdeniz Üniversitesi

    Kulak Burun Boğaz Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKTAY DİNÇ

  4. Tez No

    952741

    Duyuların internetinde dijital koku deneyimi

    Digital scent experience in the internet of senses

    KAAN CÖMERT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ALPER AKKAŞ

  5. Tez No

    444451

    Mekan algısı ve koku: kokunun mekan tasarımına potansiyel katkıları

    Space perception and scent: potential contributions of scent to space design

    BURCU KÖSE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    İç Mimari ve DekorasyonMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İç Mimarlık Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DİDEM BEDÜK TUNCEL

Geri Dön