DERİN ÖĞRENME TABANLI YÖNTEMLER KULLANILARAK E-TİCARET PLATFORMLARINDA ANOMALİ KULLANICI DAVRANIŞLARININ TESPİTİ

Basit Öğe Kaydı
dc.contributor.authorMetin, Serkan
dc.date.accessioned2026-06-19T06:24:14Z
dc.date.available2026-06-19T06:24:14Z
dc.date.issued2026
dc.departmentMalatya Turgut Özal Üniversitesi
dc.description.abstract<p>E-ticaret platformlarının hızlı büyümesiyle birlikte, kullanıcı davranışları ve işlem kayıtları üzerinden ortaya çıkabilen anormal durumların tespiti, güvenlik ve operasyonel verimlilik açısından kritik bir gereksinim hâline gelmiştir. Bu çalışmada, e-ticaret sistemlerinde anomali tespiti amacıyla farklı derin öğrenme ve makine öğrenmesi tabanlı yaklaşımlar karşılaştırmalı olarak incelenmiştir. Çalışmada kullanılan veri seti, Kaggle platformundan elde edilen ve 17.049 gözlem ile 18 değişkenden oluşan gerçekçi bir e-ticaret veri tabanıdır. Veri seti; müşteri demografik bilgileri, sipariş detayları, ödeme yöntemleri, teslimat süresi, web sitesi etkileşimleri ve müşteri memnuniyeti gibi hem davranışsal hem de işlemsel nitelikte özellikler içermektedir. Araştırma kapsamında Autoencoder, LSTM-Autoencoder, Deep Support Vector Data Description (Deep SVDD), GAN tabanlı yeniden yapılandırma yaklaşımı (GAR-AD) ve Isolation Forest olmak üzere beş farklı anomali tespit yöntemi uygulanmıştır. Modeller, AUROC, AUPRC, en iyi F1 skoru ve operasyonel senaryoları yansıtmak amacıyla Top-K (Top %1, %5 ve %10) metrikleri üzerinden değerlendirilmiştir. Deneysel sonuçlar, Autoencoder modelinin yüksek ayrıştırma gücü sağladığını; GAN tabanlı GAR-AD yaklaşımının ise AUPRC ve Best-F1 metrikleri açısından daha dengeli ve tutarlı bir performans sunduğunu göstermektedir. Top-K analizleri, özellikle GAR-AD modelinin sınırlı inceleme kapasitesi senaryolarında yüksek doğruluk ve lift değerleri ürettiğini ortaya koymuştur.</p>
dc.identifier.dergipark1867252
dc.identifier.doi10.33723/rs.1867252
dc.identifier.endpage89
dc.identifier.issn2630-6441
dc.identifier.issue1
dc.identifier.orcid0000-0003-1765-7474
dc.identifier.startpage80
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.33723/rs.1867252
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.12899/4391
dc.identifier.volume9
dc.institutionauthorMetin, Serkan
dc.language.isotr
dc.publisherArif YILDIZ
dc.relation.ispartofR&S - Research Studies Anatolia Journal
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
dc.snmzKA_DergiPark_20260612
dc.subjectE-ticaret
dc.subjectAnomali Tespiti
dc.subjectDerin Öğrenme
dc.titleDERİN ÖĞRENME TABANLI YÖNTEMLER KULLANILARAK E-TİCARET PLATFORMLARINDA ANOMALİ KULLANICI DAVRANIŞLARININ TESPİTİ
dc.title.alternativeDetection of Anomalous User Behaviors in E-Commerce Platforms Using Deep Learning–Based Methods
dc.typeArticle

Dosyalar

Koleksiyon

Diğer Yayınlar Koleksiyonu