E-ticarette veri madenciliği yaklaşımlarıyla müşteriye hizmet sunan akıllı modüllerin tasarımı ve gerçekleştirilmesi
Design and implementation of data mining modules for e-commerce
- Tez No: 155364
- Danışmanlar: PROF.DR. ÜNAL YARIMAĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Veri madenciliği, e-ticaret, müşteri ve ürün gruplandırılması ve eşleştirmesi, Data mining, e-commerce, segmenting customers and products and associate them
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
E-TİCARETTE VERİ MADENCİLİĞİ YAKLAŞIMLARIYLA MÜŞTERİYE HİZMET SUNAN AKILLI MODÜLLERİN TASARIMI VE GERÇEKLEŞTİRİMİ Fatih Aydoğan ÖZ E-ticarette müşteri ve ürün fazlalılığı sebebiyle müşteriler ve ürünler iyi bir şekilde gruplanamamakta ve eşleştirilememektedir. Tez kapsamında hedeflenen, e-ticarette bulunan müşteri ve ürünlerin veri madenciliği teknikleriyle özdevimli bir şekilde gruplanması ve bunların en etkili bir şekilde eşleştirilmesinin sağlanmasıdır. Müşterilerin ve ürünlerin gruplandırılmasında esnek bir yapı elde etmek için bunların birbirinden bağımsız gruplandırılması sağlanmıştır. Müşteri gruplamaları için veri madenciliğinin EM kümeleme algoritmalarından, ürün gruplamaları için ise APRİORİ eşleştirme algoritmalarından faydalanılmıştır. Yeni bir müşterinin grubunun belirlenebilmesi için J4.8 sınıflandırma algoritmasından faydalanılmıştır. Birbirinden bağımsız yapılan müşteri ve ürün gruplamasından sonra bu grupların eşleştirmeleri gerçekleştirilmiştir. Gruplama eşleştirmelerinde yapay sinir ağlan sistemlerindeki modeller kullanılmıştır. Bir müşterinin bir üründen aldığı hizmet yine yapay sinir ağ modellerindeki yaklaşımlar kullanılarak sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
DESIGN AND IMPLEMENTATION OF DATA MINING MODULES FOR E-COMMERCE Fatih AYDO?AN Hacettepe University, Department of Computer Engineering ABSTRACT Large amounts of customers and products of e-commerce is the reason of the difficulty for grouping and matching them. The aim of this work is grouping the customers and products automatically and matching them efficiently using data mining techniques. In order to have a flexible structure, customers and products are grouped independently. EM clustering algorithm was used for grouping customers where APRİORİ association algorithm was selected for products. In addition to this, J4.8 classifiying algorithm is the one that is used to determine the group of a new customer. After grouping the customers and products independently, these groups were matched each other by means of neural network models. The service, selection of products that would be presented to a customer, was also determined using neural network models.
Benzer Tezler
- Spam detection by using network and text embedding approaches
Sosyal ağ analizi ve metin madenciliği kullanarak yanıltıcı yorumları tespit etme
CENNET MERVE YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEM İYİGÜN
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET ONUR DURAHİM
- Türkçe metinlerde denetimli ve sözlük tabanlı duygu analizi yaklaşımlarının karşılaştırılması
Comparison of supervised and dictionary based sentiment analysis approaches on Turkish text
BURAK İBRAHİM SEVİNDİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HACER KARACAN
- E-ticarette kullanici davranişlarinin veri madenciliği yöntemleriyle incelenmesi
Behaviors of e-commerce users via data mining methods
NURİ KAHRAMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
İstatistikBahçeşehir ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET ALPER TUNGA
- Analyzing and predicting e-commerce customer behaviors using process mining techniques
E-ticarette müşteri davranışlarının süreç madenciliği ile analizi ve tahmin edilmesi
BİLAL TOPALOĞLU
Doktora
İngilizce
2025
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ
DOÇ. DR. ONUR DOĞAN
- Recommender system for employee attrition prediction and movie suggestion
Çalışan yıpranması tahmini ve film tavsiyesi için öneri sistemi
FATMA ÖZDEMİR
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAbdullah Gül ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. VEHBİ ÇAĞRI GÜNGÖR
DR. MUSTAFA COŞKUN