KONAKLAMA ÖNERİ SİSTEMİ: VERİ ANALİZİ VE KİŞİSELLEŞTİRİLMİŞ TAVSİYELER

Seyahat ve konaklama sektörü, dijital platformların hızlı yükselişiyle birlikte önemli bir dönüşüm geçirmiştir. Bu sektördeki dönüşümün öncülerinden biri olan AirBnb platformu, seyahat etmek isteyen insanlara dünya genelinde çeşitli konaklama deneyimleri sunmuştur. Projenin temel amacı, AirBnb platformunun geniş veri setlerini kullanarak kişiselleştirilmiş konaklama önerileri sunan bir öneri sistemi geliştirmektir. Bu kapsamda, 'Ülke/Şehir' bazlı güncel veri setlerinden South Aegean Greece (Ege Yunan Adaları) veri setleri analiz edilmiş, konaklama türleri, fiyatlar, konum bazlı özellikler incelenerek kullanıcıların seyahat amaçlarına ve bütçelere uygun önerilerde bulunulması hedeflenmiştir. Geliştirilen öneri sisteminde, metin madenciliği ve benzerlik analizlerini içeren bir yaklaşım baz alınarak, kullanıcıların terim girişlerine en uygun konaklama yerlerini belirlemek için TF-IDF vektörleme ve Cosine Similarity kullanılmıştır. Böylece, kullanıcıların kişisel tercihlerine ve bütçelerine en uygun konaklama önerileri sunulmaktadır. Proje, konaklama sektöründeki büyük veri setlerinin detaylı bir analizini içerir. AirBnb platformunda bulunan geniş veri setleri temizlenir, birleştirilir ve çeşitli analizlerle konaklama yerlerinin lokasyonları, fiyatları, türleri ve müşteri değerlendirmeleri incelenir. Bu analizler, konaklama türlerinin coğrafi dağılımından fiyat trendlerine, popülerlikten ulaşım hatlarına kadar birçok faktörü ele almaktadır.