Predicting Consumer Preferences for Furniture Products on E-commerce Platforms: An Analysis Using Machine Learning and Favorite Listing Data
Yazarlar (6)
Hüseyin Çardak
Bartın Üniversitesi, Türkiye
Bartın Üniversitesi, Türkiye
Prof. Dr. Selahattin BARDAK Sinop Üniversitesi, Türkiye
Timuçin Bardak Bartın Üniversitesi, Türkiye
Okan Çapraz
Bartın Üniversitesi, Türkiye
Bartın Üniversitesi, Türkiye
Sultan Özçetin
Bartın Üniversitesi, Türkiye
Bartın Üniversitesi, Türkiye
Samet Kızılırmak
Bartın Üniversitesi, Türkiye
Bartın Üniversitesi, Türkiye
| Makale Türü |
Özgün Makale
(SSCI, AHCI, SCI, SCI-Exp dergilerinde yayınlanan tam makale)
|
||
| Dergi Adı | Bioresources (Q2) | ||
| Dergi ISSN | 1930-2126 Dergi Bilgileri (2025) | ||
| Dergi Tarandığı Indeksler | SCI-Expanded | ||
| Makale Dili | İngilizce | Basım Tarihi | 09-2025 |
| Kabul Tarihi | – | Yayınlanma Tarihi | 23-09-2025 |
| Cilt / Sayı / Sayfa | 20 / 4 / 9768–9784 | DOI | 10.15376/biores.20.4.9768-9784 |
| Makale Linki | https://bioresources.cnr.ncsu.edu/wp-content/uploads/2025/09/BioRes_20_4_9768_Cardak_BBCOK_Consum_Furniture_E_Commerce_Learn_Data_24766.pdf | ||
| UAK Araştırma Alanları |
Veri Madenciliği
|
||
| Özet |
| The rapid growth of e-commerce platforms presents unique opportunities to analyze consumer behavior and predict product preferences in the furniture industry. This study explores the use of machine learning techniques to predict consumer choices for furniture products based on favorite listing data from e-commerce platforms. A dataset of 239 furnit... |
| Anahtar Kelimeler |
| Data mining | E-commerce | Furniture industry | Prediction |
BM Sürdürülebilir Kalkınma Amaçları
| Atıf Sayıları | |
| Scopus | 1 |
| Google Scholar | 3 |