Geri Dön

Makine öğrenme algoritmaları ile web siteleri tıklamalarının analizi

Analysis of website clicks with machine learning algorithms

  1. Tez No: 307452
  2. Yazar: TEVFİK ÇOBAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ZEYNEP ALTAN
  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: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Beykent Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 116

Özet

Bu tez çalışmasında, Türkiye'de yaygın olarak tıklanan web sitelerinin istatistiksel verileri kullanılarak, makine öğrenme algoritmaları ile analizi yapılmıştır. Elde edilen veriler üzerinde makine öğrenmesinin başarısının nasıl gerçekleştiği, bu veriler arasında web sitesi trafiğindeki en belirleyici parametreler tespit edilmiştir. Bu tespitler, hem gözetimli öğrenme algoritmalarından Naive Bayes, Bayes Ağı, K En Yakın Komşu, Destek Vektör Makinesi, ID3 ve C4.5 algoritmaları ile hem de gözetimsiz öğrenme algoritmalarından K-means ve Hiyerarşik Kümeleme algoritmaları ile gerçekleştirilmiştir. Eğitim-test, çapraz doğrulama gibi farklı seçeneklerle ayrıntılı olarak incelenen bu algoritmaların birbirine göre başarı ve performans kıyaslaması yapılarak web siteleri tıklamaları analizi üzerindeki uygun ve uygun olmayan algoritmalar belirlenmiştir.Ayrıca, gözetimsiz öğrenme algoritmaları kullanılarak web sitelerinin kümelendirilmesi gerçekleştirilmiştir. Web sitelerinin türü ve özelliklerinin, ziyaretçilerin tıklama üzerine davranışlarının nasıl değiştiği üzerinde yorumlar ve değerlendirmelere yer verilmiştir.

Özet (Çeviri)

In the work presented, statistical data of web sites which are the most common clicked in Turkey are analyzed with machine learning algorithms. For website traffic, the most decisive parameters of this statistical data are identified. Both some supervised learning algorithms like Naive Bayes, Bayesian Network, K Nearest Neighborhood, Support Vector Machines, ID3, C4.5 algorithms and some unsupervised learning algorithms like K-Means, Hierarchical Clustering algorithms are used for these determinations. These algorithms are investigated with different options like training ?test, cross validation and performance and success of these algorithms are compared to each other, for the websites clicks analysis appropriate and inappropriate algorithms are selected.Also, using unsupervised learning algorithms websites are clustered. This study include reviews and assessments about effect of type and characteristics of websites on visitor?s click behavior.

Benzer Tezler

  1. Türkiye'deki havayolu firmalarıyla ilgili sosyal medya yorumlarının makine öğrenmesi yöntemleriyle sınıflandırılması

    Classification of social media comments about airline companies in Turkey by machine learning methods

    HATİCE ELİF EKİM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ALPASLAN BURAK İNNER

  2. Web içerik sınıflandırması için makine öğrenmesi

    Machine learning for web content classification

    KENAN ENES AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER BADAY

  3. Uygulama katmanı için güvenlik duvarı geliştirilmesi

    An efficient firewall for web applications (EFWA)

    METİN ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İBRAHİM SOĞUKPINAR

  4. Metin madenciliği ve makine öğrenmesi ile internet sayfalarının sınıflandırılması

    Web page classification using text mining and machine learning

    İLKER ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHacettepe Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OUMOUT CHOUSEIN OGLOU

  5. Doğal dil işleme ve veri madenciliği kullanarak tvitler üzerinden film derecelendirilmesi

    Movie rating on tweets using natural language processing and data mining

    ABDOULAZIZ ABDOUKARIM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BARIŞ KOÇER