Development and implementation of a price prediction system using machine learning techniques
Makine öğrenme teknikleri kullanılarak fiyat tahminleme sisteminin yapılması ve geliştirilmesi
- Tez No: 374011
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. DERYA BİRANT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Bu çalışmada, makine öğrenme teknikleri kullanılarak, kullanıcı gerekliliklere göre en ideal veya ideale yakın sonuç bulan bir fiyat tahminleme sistemi geliştirilmiştir. Bu çalışmanın amacı, alıcıların ve satıcıların etkin karar vermelerine yardımcı olacak bir fiyat tahminleme sistemi tasarlamak ve geliştirmektir. Bu çalışmada, bir ürünün fiyatını tahmin etmek için kümeleme ve sınıflandırmanın birlikte kullanımını içeren melez bir yöntem önerilmektedir. Deneysel çalışmalarda, önerilen yaklaşım bir örnek çalışma olarak ikinci el araba fiyat tahmini için başarılı bir şekilde uygulanmıştır. Deneysel sonuçlar birden fazla makine öğrenme tekniği kullanmanın, sadece tek bir makine öğrenme tekniği kullanmaya göre daha iyi sonuçlar verebildiğini göstermektedir. Bu çalışmada sağladığımız yeni katkılar: (i) otomobil sektörüne ilişkin verilerin toplanması, (ii) gelişmiş veri işleme metotları uygulayarak bir veri ambarı oluşturulması, (iii) bir kümeleme algoritması kullanılarak verilerin kümelenmesi ve daha sonra kümelenmiş değerlerin bir sınıflandırma algoritması ile sınıflandırılması ve (iv) fiyat tahmini için önerilen modelin (K-Means ve Naive Bayes) klasik model (basit Naive Bayes) ile karşılaştırılmasıdır.
Özet (Çeviri)
In this study, a price prediction system was developed using machine learning techniques for finding a value, which is the ideal or closest to ideal, according to the user requirements. The aim of this study is designing and implementing a price prediction system that helps buyers and sellers to make effective decision. This study proposes hybrid combinatorial method of clustering and classification for predicting the price of a product. In the experimental works, the proposed approach was successfully applied for used-car price prediction as a case study. Experimental results show that using more than one machine learning techniques can give better results than using just only one machine learning technique. In this study, we provide the following new contributions: (i) collecting data related to the automobile industry, (ii) creating of a data warehouse by applying advanced data processing methods, (iii) clustering data using a clustering algorithm and then classifying the clustered values using a classification algorithm and (iv) comparing the proposed model (K-Means and Naïve Bayes) with the classic model (simple Naïve Bayes) for price prediction.
Benzer Tezler
- Üretim kaynakları planlaması ve optimize üretim sistemlerinin analizi
Analysis of manufacturing resources planning and optimized production technologd2s
YEŞİM EMANET
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET TANYAŞ
- Predictive error compensated wavelet neural networks framework for time series prediction
Zaman serisi tahmini için hata tazminli dalgacık dönüşümlü sinir ağları çerçeve yazılımı
SERKAN MACİT
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BURAK BERK ÜSTÜNDAĞ
- Üretim kaynakları planlaması
Başlık çevirisi yok
TOLGA EREN
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET TANYAŞ
- A stress testıng framework for the Turkısh bankıng sector: an augmented approach
Türk bankacılık sektörü için bir stres testi çerçevesi: Bir genişletilmiş yaklaşım
BAHADIR ÇAKMAK
Doktora
İngilizce
2014
BankacılıkOrta Doğu Teknik Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NADİR ÖCAL
- Elektrikli araçların kullanımına yönelik yük tahmini ve karar destek sistemi
Load forecasting and decision support system for electric vehicles use
HATİCE MENEKŞE KÖSEMEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. ORHAN TORKUL