İnceleme
Kategoriler
Cep Telefonu
Notebook
Anakart
ADSL Modem
İşlemci
Tablet
Ekran Kartı
Televizyon
Fotoğraf Makinesi
Depolama
Klavye ve Mouse
Giyilebilir Teknoloji
Kulaklık
Ses Sistemi
Oyun İnceleme
Ev Elektroniği
Navigasyon
Son İncelenenler
WD MyPassport 6TB inceleme
TP-Link Archer BE230 inceleme
Dreame L10 Prime inceleme
SteelSeries Arctis GameBuds inceleme
Xiaomi Mix Flip inceleme
OPPO A3 inceleme
Nurus Me Too inceleme
Haber
Kategoriler
Kripto Dünyası
Cep Telefonu
Windows
Sosyal Medya
Oyun ve Eğlence
Bilim
Dijital Fotoğraf
Notebook
Ekran Kartları
Güvenlik
Mobil Uygulamalar
Twitter
Instagram
Facebook
CES 2024
Scooter
Araçlar
Netflix
Gitex 2022
En Son Haberler
Assassin's Creed Shadows'un çıkışı yine ertelendi
Bu popüler 3 oyun Ocak ayında PlayStation'a ücretsiz!
Epic Games'in bu haftaki ücretsiz oyunları belli oldu (Güncel)
Acer, CES 2025'te yeni dizüstü bilgisayarlarını tanıttı
Toyota da uzay oyununa giriyor: Dev roket yatırımı açıklandı
Honda, yeni ve sıra dışı 0 serisi modellerini sahneye sürdü
En son Sovyetler Birliği başarmıştı: Heyecan verici Ay yolculuğu başlıyor
Forum
CHIP Online
Chip Dergisi
PDF Arşivi
2011
Aralık
CHIP Dergisi Arşivi: Aralık 2011 - Sayfa 60
58
59
60
61
62
Kategoriler
İnceleme
Cep Telefonu
Notebook
Anakart
ADSL Modem
İşlemci
Tablet
Ekran Kartı
Televizyon
Fotoğraf Makinesi
Depolama
Klavye ve Mouse
Giyilebilir Teknoloji
Kulaklık
Ses Sistemi
Oyun İnceleme
Ev Elektroniği
Navigasyon
Haberler
Cep Telefonu
Oyun ve Eğlence
Bilim
Notebook
Ekran Kartları
Mobil Uygulamalar
Yapay zeka
Sony Xperia Z3
Xiaomi
Xbox One
Windows 11
Windows 10
TikTok
Sinema
Samsung Galaxy S8
Samsung Galaxy S6
Samsung Galaxy S5
Samsung
Playstation 5
Oyun konsolu
Otomobil
Ofis ve Finans
Note 4
MWC 2018
MWC 2017
MWC 2015
Microsoft
LG G6
LG G5
LG G4
LG G3
İşletim Sistemleri
İş dünyası
iPhone SE
iPhone 7
iPhone 6S
iPhone 6
iOS
Instagram
IFA 2017
HTC One M9
HTC 10
Google
Diziler
Discovery 2
CES 2018
CES 2017
CES 2015
Blockchain ve Bitcoin
Bilgisayarlar
Xbox Game Pass
Xbox Series S/X
Uzay
Android
Forum
© 2025 Doğan Burda Dergi Yayıncılık ve Pazarlama A.Ş.
İnternet 12/2011 WWW.CHIP.COM.TR 60 A BD'de alınmış 6266649 numaralı patent, web'de tavsiye algoritmalarının doğuşuna işaret ediyor. İşte, Amazon'u dünyanın en büyük çevrimiçi mağazasına dönüştüren de bu algoritma. Amazon'un algoritması müşterilerin hangi ürünleri bir arada satın aldığını belirliyor. Böylece müşteriyi merkeze koymak yerine, her ürün için bir komşuluk modeli hesaplıyor. Ürünler birbirine ne kadar yakınsa puan o kadar yüksek oluyor. Nielsen'in piyasa araştırmacıları çevrimiçi alışveriş yapanların %60'ının, alacakları ürünü ararken yeni bir şeyler bulup sepete eklediklerini bulmuşlar. Bundan on yıl önce Amazon bu sistemi başlattığında avantajı hesaplamaların çevrimdışı yapılabilmesiydi. Dahası, zaman harcayan, ayrıntılı müşteri profilleri de gerektirmiyordu. Bu yüzden YouTube bile benzer videoları Amazon yöntemiyle tavsiye ediyor. Daha üstün bir hesaplama modeli olan Ortak Filtreleme (collaborative filtering) de yaygın olarak kullanılıyor ve benzer müşterilerin satın aldığı ya da tavsiye ettiği şeyleri gösteriyor. En büyük DVD kiralama hizmeti Netflix'in 2009'a kadar kullandığı Cinematch algoritması bu sayede %60 isabet oranı sağlamıştı. Modern algoritmalar iki formülü de birleştiriyor ve hem müşteriler için hem de birbirine yakın ürünler için komşuluk modelleri hesaplıyor. Müşteriler bir şemayla sınıflandırılıyor Günümüzde ise Netflix'in tavsiyelerini Matris Faktörleme (Matrix Factorization) adlı bir başka hesaplama modeli belirliyor. Kullanıcılar ve filmler "ciddi" ya da "kaçış" veya erkek / kadın filmi gibi sınıflandırılıyor. Sonuçlar çok şaşırtıcı. "Kuzuların Sessizliği"ni sevenler çocuk filmi "Oz Büyücüsü"nü de zevkle izliyor. Matris Faktörleme kullanıcıların eylemleriyle ilgili çok sayıda veriden faydalanıyor. Ürünün aldığı puanından tutun arama ekranında girilen sözcüklere, hatta fare hareketlerine kadar birçok şey göz önünde bulunduruluyor. Sonuç: Müşterilerin tavsiyeleri kabul etme oranı Cinematch'a oranla %10 artış göstermiş. İkna Profili (Persuasion Profiling) ise bir adım daha ileri gidiyor ve ürün tavsiyesi için kime güvendiğimizi bulmaya çalışıyor. Stanford Üniversitesi'nden araştırmacılara göre, tavsiye edilen şey ister araba ya da bebek arabası olsun, isterse bulaşık makinesi, tavsiyesine güvendiğimiz kişiler aynı. Birçok kullanıcı en iyi ürün listelerini tercih ederken diğerleri uzman önerilerinden ve hatta reklam sloganlarından etkileniyor. Bulunması gereken hangi müşteriye hangisinin hitap ettiği. Geri kalanı, yani müşteriyi etkilemek, işin kolay kısmı. Yüzde yüz isabetli biçimde çalışan tavsiye algoritmaları daha şimdiden konuşuluyor ancak bunlar sadece kağıt üzerinde varlığını sürdürüyor. Böyle olduğu da aslında iyi. Özgür iradesinin olmadığını bilmek kimin hoşuna gider ki? balkim@chip.com.tr Amazon: "Neden hoşlandığını biliyorum" Kişiye özel satın alma tavsiyeleri büyük çevrimiçi mağazaların başarısının ardında yatan sır. Bunun için de algoritmalar müşterileri gözlemliyor, tercihlerini analiz ediyor ve çevreleriyle karşılaştırıyor "İnsanların karar vermesine yardım ederek para kazanıyoruz" Jeff Bezos, Amazon'un kurucusu AMAZON TERCİHLERİNİZİ NASIL BELİRLİYOR Çevrimiçi mağazanın web sitesinde ve e-postalarında, hoşunuza gidebilecek ürün tavsiyelerini görüyorsunuz. Tavsiye sistemi bunları üç adımda hesaplıyor 1. Benzer türde müşterilerin tercih ettiği ürünler (b) veritabanından (a) seçiliyor 2. Bu verilerden bir "komşu" modeli oluşturuluyor. Alıcı, diğer müşterilerden (a) ne kadar uzakta? Ayrıca komşularına (b) ne kadar uyum sağlıyor? 3. Bu da iki tavsiyeye yol açıyor. Veri azsa civarın en çok satanı (a) değilse sistemin benzer müşterilerin isteklerinden oluşturduğu özel satın alma tavsiyeleri (benzerlik) (b) 1. Veri çıkarma2. Benzer alıcıları karşılaştırma3. Tavsiyeyi hesaplama4. Satın alma tavsiyesinde bulunma (a) (b) (a) (b) similarity(A, B) = A * B A • B (a) (b)
