A mixed-integer programming approach to the clustering problem with an application in customer segmentation
Tam sayılı karma programlama ile kümeleme probleminin modellenmesi ve bir müşteri segmentasyonu uygulaması
- Tez No: 198576
- Danışmanlar: Y.DOÇ.DR. METİN TÜRKAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2005
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Koç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 98
Özet
Kümeleme problemi belirli bir takım özelliklere göre birbirine benzer olan varlıklarıbelirleyen önemli bir veri madenciliği problemidir. Bu tezde iki matematiksel programlamatemelli kümeleme yaklaşımı sunulmuştur. Önerilen matematiksel programlama temelliyaklaşımlar bir dijital platform firmasının müşterilerine ait operasyonel veri setineuygulanmıştır. İlk modelde, kümeleme problemi kümeleme sonucunda oluşan kümeçaplarından en büyüğünün en küçüklenmesi amacı ile bir tam sayılı programlama modeli ileformule edilmiştir. Problemin hesaplama güçlüklerinin üstesinden gelebilme amacı ile testettiğimiz örnek veri setlerinin büyük bir kısmında en iyi çözümden ödün vermeden modelinçözüm zamanını azaltan bir buluşsal algoritma önerilmiştir. İkinci model, kümeleme problemiküme içi mesafelerin toplamının en küçüklenmesi amacı ile bir tam sayılı karma doğrusalolmayan programlama modeli ile formüle edilmiştir. Modelin doğrusal olmayangevşetilmesinde her uç nokta çözümün tam sayı olacağı unimodulerite özelliğine sahip olduğuispatlanarak gösterilmiştir. Modelin sürekli gevşetilmesi çözülmüş, tam sayılı sonuçlaralınmış ve modelin çözüm zamanının çok kısa olduğu gözlemlenmiştir. Yaklaşımlarınperformansları bir örnek veri seti ve gerçek veri seti üzerinde test edilmiştir. Deneylerden eldeettiğimiz sonuçlar yaklaşımların veri setini anlamlı bir şekilde kümelediğini ve çözüm zamanıaçısından etkin olduğunu göstermiştir.Danışman: Metin Türkay Tarih: 21 Temmuz 2005Enstitü Müdürü: Yaman Arkun Tarih: 21 Temmuz 2005
Özet (Çeviri)
Clustering is an important data mining problem that identifies groups of entities thatare similar to each other with respect to a certain number of attributes. In this thesis, twomathematical programming based approaches to clustering are presented. The proposedmathematical programming based approaches are applied to a digital platform company?scustomer segmentation problem involving transactional attributes related to thecustomers. In the first model, the clustering problem is formulated as a mixed-integerlinear programming problem with the objective of minimizing the maximum clusterdiameter among all clusters. In order to overcome difficulties related to computationalcomplexity of this model, a heuristic clustering approach is developed that improvescomputational times dramatically without compromising from optimality in most of thecases that were tested. In the second model, the clustering problem is modeled as amixed-integer nonlinear programming problem with the objective of minimization of sumof within-group distances. We show that every extreme point solution of the nonlinearrelaxation of the model is integer due to the unimodularity property of the constraint setof the model. We solve the continuous relaxation of the model, obtain integer solutionsand observe that solution time of the model is very short. Although the model is solved tolocal optimality, the interpretations derived from the solution of the model are promising.The performance of the approaches is tested both on an illustrative example and on a realproblem. The analysis of the results indicates that the approaches are computationallyefficient and create meaningful segmentation of data.Advisor: Metin Türkay Date: July 21, 2005Director: Yaman Arkun Date: July 21, 2005
Benzer Tezler
- Leveraging large-scale data for supply chain network design: A location-allocation model for Rwanda
Büyük ölçekli veri kullanarak tedarik zinciri ağı tasarımı: Ruanda için bir yerleşim-atama modeli
ZEYNEP GÖZE GÜRKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AYŞE SELİN KOCAMAN
DR. PABLO DUENAS MARTİNEZ
- Optimal jammer placement in a wireless communication network by clustering
Kablosuz iletişim ağinda kümeleme yöntemiyle optimal jammer yerleşimi
MAHMUT ANIL ÖZCAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA KEMAL TURAL
- A new mathematical programming formulation for multivariate regression clustering with a store clustering application in retail sector
Başlık çevirisi yok
ALPER ALTINOY
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiLojistik ve Finansman Yönetimi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEVLÜDE EBRU ANGÜN
- Mixed integer programming and heuristics approaches for clustering with cluster-based feature selection
Küme özgü öznitelik seçimi ile kümeleme problemi için karma tamsayılı programlama ve sezgisel yaklaşımlar
SENA ÖNEN ÖZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEM İYİGÜN
- Grup teknolojisi imalat sistemleri tasarımı için bir metodoloji ve bu metodolojinin endüstride uygulanması
Başlık çevirisi yok
NEVİN AYDIN
Doktora
Türkçe
1998
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. BÜLENT DURMUŞOĞLU