Akademik Veri Yönetim Sistemi
Uluslararası Orta Anadolu Sempozyumu, Yozgat, Türkiye, 16 - 18 Mayıs 2024
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.