International Journal of Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies e-ISSN: 2602-4888 dergipark.org.tr/en/pub/ijmsit Research Article 2022, 6 (1), 97-103 DOI: 10.36287/ijmsit.6.1.97 Received: June 2, 2022; Accepted: July 2, 2022 97 Makine Öğrenimi ile Uzun Kuyruk Ürünler için İyileştirilmiş Sonraki Öğe Önerisi Ahmet Zencirli 1* , Harun Çetin 2 , Nedim Tuğ 3 , Engin Seven 4 , and Tolga Ensari 5 1* Ar-Ge Departmanı, MNM Teknoloji, İstanbul, Türkiye (ahmet@mnm.com.tr) (ORCID: 0000-0002-9456-395X) 2 Ar-Ge Departmanı, MNM Teknoloji, İstanbul, Türkiye (harun@mnm.com.tr) (ORCID: 0000-0001-8681-8919) 3 Ar-Ge Departmanı, MNM Teknoloji, İstanbul, Türkiye (nedim@mnm.com.tr) (ORCID: 0000-0001-8449-2230) 4 İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa, Bilgisayar Mühendisliği, İstanbul, Türkiye (engin.seven@ogr.iuc.edu.tr) (ORCID: 0000-0002-7994-2679) 5 Arkansas Tech University, Computer and Information Science, Russellville, USA (tensari@atu.edu) (ORCID: 0000-0003-0896-3058) Türkçe Özet – Elektronik ticaret platformlarında birçok farklı ürün türü müşterilerin nerede olduklarından bağımsız olarak satılabilmektedir. Bu platformlarda bulunan öneri sistemi kullanıcılar için ilgi çekici ürünlerin seçilmesi ve görüntülenmesinde kritik rol oynamaktadır. Yapılan bu çalışmada elektronik ticaret platformlarında bulunan müşterilere bir sonraki alacakları ürünlerin en doğru şekilde tavsiye edilmesi için makine öğrenmesi algoritmaları kullanılmış sonuçlar karşılaştırılmıştır. Tekil değer ayrışımı (Singular value decomposition-SVD) yönteminin daha başarılı sonuçlar elde ettiği gösterilmiştir. Anahtar Kelimeler – Uzun kuyruk ürünler, tekil değer ayrışımı, en yakın komşuluk, matris ayrıştırma, sonraki öğe önerisi. Atıf: Zencirli, A., Çetin, H., Tuğ N., Seven E., Ensari T. (2022). Makine Öğrenimi ile Uzun Kuyruk Ürünler için İyileştirilmiş Sonraki Öğe Önerisi. International Journal of Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies, 6(1): 97-103. Improved Next Item Recommendation for Long Tail Products with Machine Learning Extended Abstract – Many different types of products can be sold on electronic commerce platforms. Products can be sold regardless of where customers are. The recommendation system on these platforms plays a critical role in selecting and displaying interesting products for users. In the study, the products to be purchased next to the customers were recommended in the most accurate way. For this, machine learning algorithms were used and the results were compared. The singular value decomposition (SVD) method has achieved more successful results. Research Problem/Questions – To make the most appropriate match between an infinite number of products and many customers in the most accurate way. Short Literature Review – Many algorithms have been developed for the best solution in recommendation systems that try to persuade their customers to sell niche products, and it is currently a subject open to research. Methodology – Singular value decomposition (SVD) and k nearest neighbor (kNN) algorithms are used. Products in the long queue in electronic commerce have been improved by developing the next item recommendation system. Results and Conclusions – Machine learning algorithms can be used to solve problems in product recommendation systems. The SVD method suggested less erroneous recommendations for large datasets. Keywords –Long tail products, singular value decomposition, k-nearest neighbor, matrix factorization, next item recommendation Citation: Zencirli, A., Çetin, H., Tuğ N., Seven E., Ensari T. (2022). Improved Next Item Recommendation for Long Tail Products with Machine Learning. International Journal of Multidisciplinary Studies and Innovative Technologies, 6(1): 97-103.