Yapay Zekâ ile Ürün Yorum Puanı Tahmini


Kılıçkaya M. E., Karakaya E.

Uluslararası Orta Anadolu Sempozyumu, Yozgat, Turkey, 16 - 18 May 2024

  • Publication Type: Conference Paper / Unpublished
  • City: Yozgat
  • Country: Turkey
  • Yozgat Bozok University Affiliated: Yes

Abstract

Çalışmamızda, günümüzde hızla gelişme gösteren ve özellikle son yıllarda yaygınlaşan e-ticaret ekosisteminde kullanılabilecek yapay zekâ modeli geliştirilmiştir. İnsanlar tarafından yapılan ürün yorumlarının analiz edilerek tahmini bir puanlama yapılabileceği yeni bir model geliştirilmiştir. Bu modelle birlikte insanların ürünlere yaptıkları yorumlar henüz puanlanmadan yapay zekâ ile puan tahmini yapılmaktadır. Bu sayede internet sitesi sahipleri ve ürünü satın almış veya satın alacak kullanıcılar, yorum yapan kullanıcının yorumuna göre yapay zekânın puanlamasını görebilmektedir. Böylelikle yorumu ve puanlamayı görenler yorumcunun puanlaması yanında yoruma bağlı olarak yapay zekânın tahmini olan objektif puanlamayı da görebilecektirler. Geliştirilen yapay zekâ modelini kullanan internet sitesi veya e-ticaret uygulaması sahibi, kullanıcının yorumuyla tutarlı puanlama yapıp yapmadığını görebilecek ve alıcıları bilgilendirebilecektir. Bu modelin geliştirilmesi LSTM (Long-Short Term Memory / Uzun-Kısa Vadeli Hafıza) yöntemi kullanılarak yapılmış olup farklı eğitme modelleri ile de eğitilerek karşılaştırılmıştır. Tahminlemede %80’den fazla doğruluk oranı elde edilmiştir. 1, 3 ve 5 puanlamalarının 2 ve 4 puanlamalarına göre daha yüksek oranda doğruluk yüzdesi elde edilmiştir. Günümüzde özellikle e-ticaret sitelerinde insanlar, satın aldıkları ürün veya hizmetlere güzel yorumlar yazarken farkında olmadan düşük puanlama yapabiliyorlar. Bazen de ürünleri beğenmedikleri halde yüksek puanlar verebiliyorlar. Bu yapay zekâ modeli ise geniş veri setini kullanarak öğrendikleriyle yorumla değerlendirerek uyumlu bir puan vermektedir. Bu yapay zekâ modelinin kullanıldığı internet siteleri ve uygulamalarda değerlendirme için kullanıcılara puanlama için öneri verirken, aynı zamanda yapılan yorumla tutarlı puanlama yapılmasını yardımcı olmaktadır. Bu hızlı değerlendirme, insanların toplamda önemli bir zaman tasarrufu sağlayarak platformda yorum yaparken geçirdikleri süreyi azaltmakta ve çevreye olumlu yönde etki etmektedir. Geliştirilen model kullanılarak daha fazla ürüne yapılan yorum ve değerlendirme puanlarının tutarlı olup olmadığı ve ürünü alacak kişilerin daha objektif puanlamayı görmesi amaçlanmaktadır.