Geri Dön

Pazar sepet analizinde ürün ilişkilerinin bulunması

Find items relation in market basket analysis

  1. Tez No: 134373
  2. Yazar: YALÇIN KAYA
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET GÖKTÜRK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 59

Özet

IV ÖZET Veri madenciliğinin genel amacı, büyük bir veri topluluğu içindeki dikkate değer ilişkileri ortaya çıkarmaktır. Diğer bir değişle veri madenciliği, anamlı örüntüleri ve kuralları bulmak için büyük miktardaki verinin analiz edilmesidir. Veri madenciliği, pazar sepet analizindeki ambar bütünleşmesini sağlamaya çalışan sık küme problemlerini içermektedir. Kümelerden oluşmuş veriler ve bu verilerin olasılıklarının elde olduğu varsayıldığında, sık küme problemi, en az olasılıkla hangi veri gruplarının elimizdeki veri topluluğunun içinde olduğunun belirlenmeye çalışılması işlemidir. Yapılan çalışmada bu tip problemlerde kullanılmak üzere, yeni ve hızlı bir algoritma geliştirilerek, algoritma için ikna edici bir hesaplama yöntemi geliştirilmiştir. Yapılan uygulamada ürünlerin alt kümelerinden oluşan büyük miktardaki veri birikimi ve ürünlerin dizileri elde edilerek, ürün hareketleri içerisinde, farklı ürünler arasındaki ilişkileri bulmak için, belirlenen eşik değerini aşan ürün kümeleri bulunmaya çalışılmıştır. Bunun için Zhenjiang Hu tarafandan geliştirilen algoritma [Zhe,2001] farklı bir şekilde ele alınıp yeni bir algoritma geliştirilmiştir. Eşik değerini aşan ürünler sık gerçekleşen ürünlerdir.

Özet (Çeviri)

V SUMMARY The general goal of data mining is to extract interesting correlated information from large collection of data. A key computationally intensive sub- problem of data mining involves finding frequent sets in order to help mine association rules for market basket analysis. Given a bag of sets and a probability, the frequent set problem is to determine which subsets occur in the bag with some minimum probability. This paper given a bag of sets and a probability, the frequent set problem is to determine which subsets occur in the bag with some minimum probability. Beginning with a simple but inefficient specification expressed in a functional language, the new algorithm is calculated in a systematic manner from the specification by applying a sequence of known calculation techniques. In this application.the item sets that exceed the defined threshold are processed to find the relations among different item sets by getting the big amount of data consisted of the subsets of the items and the item arrays.within the item transactions.To accomplish this, a new algorithm has been formulated which was based on the algorithm developed by Zhenjiang Hu.Those items who exceed the threshold are the ones that have the highest frequencies. [Zhe,2001]

Benzer Tezler

  1. Tez No

    732904

    Examining effect of data preprocessing to market basket analyze by using apriori algoritm in weka

    Weka'da apriori algoritması kullanarak veri önişlemenin market sepet analizine olan etkisinin incelenmesi

    SHAHAB H. KAKA ALI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHarran Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. İBRAHİM BERKAN AYDİLEK

  2. Tez No

    781767

    Contribution a la recherche d'un cadre juridique pour un droit international de laconcurrence plus efficace

    Daha etkin bir uluslararası rekabet için hukuki çerçeve arayışı

    ALİ CENK KESKİN

    Doktora

    Fransızca

    Fransızca

    2009

    HukukGalatasaray Üniversitesi

    Kamu Hukuku Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. JEAN MARC SOREL

    PROF. DR. HALİL ERCÜMENT ERDEM

  3. Tez No

    607708

    Pazarlama ve müşteri ilişkileri yönetiminde veri madenciliği uygulamaları: Pazar sepet analizinde apriori algoritmasının uygulanması

    Data mining techniques in marketi̇ng and customer relationship management: Apriori algorthm in market basket analysis

    ANIL AKSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURÇİN KAPLAN

  4. Tez No

    374663

    Birliktelik analizi ve bir uygulaması

    Association analysis and an application

    ONUR BAYRAM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLAY BAŞARIR

  5. Tez No

    92377

    Bilişim sistemlerindeki gelişmelerin işletme yönetimine etkileri, yönetim bilişim sistemleri geliştirme ve bir uygulama örneği

    Effects of the evoluation of information systems on management, management information systems development and an example of its application

    ZUHAL TANRIKULU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    İşletmeİstanbul Üniversitesi

    Organizasyon ve İşletme Politikaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EROL EREN

Geri Dön