DEFINING TARGET CUSTOMERS FOR VENDORS ON TWITTER WITH CONTENT-BASED FILTERING

Abstract

ABSTRACT

Recommender systems (RS) have become hugely important lately. RS is used on many websites to display and sell many products. RS analyzes users' choices and also examines the properties of items. Recommendations are made based on previous preferences and interests. Using the RS in selling websites added a sophisticated tool to improve the process. The service provider needs a list of contacts to target. RS works on data containing features. One of the most important data that can be adopted in RS is Twitter data. The Twitter platform can be considered one of the most important platforms with users. This can be considered the main source of RS through data available from users and Twitter.

To reach the provision of a recommendation system that can be used for marketing purposes; in this research, we use a Twitter dataset to build Vendor Recommender System by Content-Based filtering (VRS-CB). This system can introduce people who are interested in the seller criteria. The recommendation theories and algorithms are based on content analysis. The data obtained from Twitter does not represent everything that users share, so the results are obtained only from the available data provided by Twitter. We designed and implemented this application as the Internet has become one of the most important components of our daily life. Social media via the Internet such as Facebook and Twitter have become a major role in networking and the dissemination of information. Twitter datasets are used since it is one of the best and fastest means to disseminate information at present and due to Twitter's huge number of users.

ÖZET

Öneri sistemleri (RS) son zamanlarda büyük ölçüde önem kazandı. RS birçok ürünlerin görüntülenmesi ve satışı için birçok web sitesinde kullanılmaktadır. RS, kullanıcıların seçimlerini analiz eder ve ayrıca öğelerin özelliklerini inceler. Öneriler, önceki tercihlere ve ilgi alanlarına göre yapılır. RS'nin yelkencilik veya ürün teşhir sitelerinde kullanılması, süreci iyileştirmek için karmaşık bir araç ekledi. Servis sağlayıcı, hedeflenecek bir kişi listesine ihtiyaç duyar. RS, özellikleri içeren veriler üzerinde çalışır. Tavsiye teorilerinde benimsenebilecek en önemli verilerden biri Twitter'dan elde edilen verilerdir. Twitter platformu, kullanıcıları olan en önemli platformlardan biri olarak kabul edilebilir. Bu kullanıcılar ve Twitter'dan elde edilebilecek veriler aracılığıyla RS'nin ana kaynağı sayılabilir.

Pazarlama amaçlı kullanılabilecek bir öneri sisteminin sağlanmasına ulaşmak için; bu araştırmada VRS-CB'yi oluşturmak için bir Twitter veri seti kullanıyoruz. Bu sistem satıcı kriteri ile ilgilenen kişileri tanıtabilir. İçerik analizine dayalı öneri teorileri ve algoritmalarından biridir. Twitter'dan elde edilen veriler, kullanıcıların paylaştığı her şeyi temsil etmemektedir, dolayısıyla sonuçlar yalnızca Twitter tarafından sağlanan mevcut verilerden elde edilmektedir. İnternetin günlük hayatımızın en önemli bileşenlerinden biri haline gelmesi nedeniyle bu uygulamayı tasarladık ve hayata geçirdik. Facebook ve Twitter gibi İnternet üzerinden sosyal medya, ağ oluşturma ve bilginin yayılmasında önemli bir rol haline gelmiştir. Twitter'ın çok sayıda kullanıcıya sahip olmasının yanı sıra, şu anda bilgi yaymanın en iyi ve en hızlı yollarından biri olduğu için Twitter veri seti kullanılmıştır.