Öneri Sistemleri: Netflix ve Amazon'un Sırrı

Öneri Sistemleri Tasarımı

Netflix izleme sürelerinin %80'i öneri sisteminden geliyor. Peki bu sistemler nasıl çalışıyor?

## Öneri Sistemi Türleri

### 1. Collaborative Filtering
Benzer kullanıcıların tercihlerini kullanır.

User-based CF:
"Senin gibi kullanıcılar bunu da beğendi"

Item-based CF:
"Bu ürünü alanlar şunları da aldı"

### 2. Content-Based Filtering
Ürün özelliklerini kullanır.

Örnek: Film türü, yönetmen, oyuncular bazında benzerlik

### 3. Hybrid Systems
Her iki yaklaşımı birleştirir.

## Algoritma Detayları

### Matrix Factorization
SVD, ALS ile kullanıcı-ürün matrisini faktörize edin.

### Deep Learning
- Neural Collaborative Filtering
- Wide & Deep Learning
- Transformer-based (BERT4Rec)

### Graph Neural Networks
Kullanıcı-ürün ilişkilerini graph olarak modelleme.

## Cold Start Problemi

Yeni kullanıcı veya yeni ürün için veri yokluğu.

Çözümler:
- Onboarding anketleri
- Demografik bilgiler
- Popüler öğelerle başlama
- Hybrid yaklaşım

## Evaluation Metrikleri

- Precision@K
- Recall@K
- NDCG (Normalized Discounted Cumulative Gain)
- MAP (Mean Average Precision)
- A/B test (CTR, conversion)

## Scalability

- Approximate Nearest Neighbors (ANN)
- Locality Sensitive Hashing (LSH)
- FAISS, Annoy, ScaNN kütüphaneleri

## Real-World Örnekler

### Netflix
- 300M+ kullanıcı
- 1000+ gösterim slotu
- Yıllık $1B tasarruf

### Spotify
- Discover Weekly
- Daily Mix
- Collaborative + Audio features

### Amazon
- %35 satışlar önerilerden
- "Sıklıkla birlikte satın alınan"

## Sonuç

Öneri sistemleri, kişiselleştirilmiş deneyimin temelidir. Doğru implementasyon, engagement ve geliri dramatik artırır.