Veri madenciliği kullanarak akıllı reklam/anket uygulaması
Smart advertisement/survey application using data mining
- Tez No: 380530
- Danışmanlar: PROF. DR. AHMET SERTBAŞ, YRD. DOÇ. DR. TOLGA ENSARİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 79
Özet
Teknolojik gelişmelerle birlikte veri tabanlarında tutulan veri miktarı her geçen gün artmaktadır. Bu verilerden anlamlı bilgi çıkarımı veya gelecek tahmini yapılabilmesi için veri madenciliği yöntemleri kullanılması gerekmektedir. Bu amaçla veri madenciliği günlük hayatımızda sıkça kullanılan bir alan haline gelmiştir. Bu tez çalışmasında, araç eğlence sistemleri için veri madenciliği yöntemleri kullanılarak bir yolcunun ilgi alanındaki en uygun reklam&anketin ne olduğu hakkında bir bilgisayar destekli analiz yapılmıştır. Bu çalışmada, çok iyi bilinen Karar Ağaçları, Naive Bayes ve KNN veri madenciliği yöntemleri gerçek datadan sentetik yolla çoğaltılarak elde edilen veri seti üzerinde uygulanmıştır ve veri seti 3 farklı kategoriye göre sınıflandırılmıştır. Karar Ağaçları, Naive Bayes ve KNN yöntemlerinin seçilen reklam&anket değişkeni için sınıflandırma başarımları elde edilmiştir ve sonuçlar yöntemler bazında karşılaştırılarak araç eğlence sistemleri için en uygun optimizasyon sağlanmıştır.
Özet (Çeviri)
The amount of data stored in databases is increasing day by day with the technological developments. Use data mining methods are necessary to be made extraction of meaningful information or future prediction from these databases . For this purpose, data mining has become an area commonly used in our daily lives. In this thesis, A computer-aided analysis has been performed about what optimal advertisement&survey in interest of a passenger by using data mining methods for vehicle entertainment systems. In this study, Decision Trees, Naive Bayes and KNN as a well-known data mining techniques have been applied on the data set obtained from actual data by replicated synthetically and data sets are classified in three different categories. Classification performance of Decision Trees, Naive Bayes and KNN data mining methods were obtained for selected advertisement&survey variable and the most appropriate optimization are provided for vehicle entertainment systems by comparing the results in the basis of methods.
Benzer Tezler
- TR 81 Düzey 2 bölgesinde ihracat performansını etkileyen faktörlerin karar ağacı modellemesi ile analizi
Analysis of the factors affecting the export performance in TR 81 Level 2 region with decision tree modeling
ERTUĞRUL YILMAZ
- Crops yield prediction using data analysis techniques
Veri analiz teknikleri kullanılarak bitki verimi tahmini
HAFIZ MIAN MUHAMMAD ADNAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBüyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGE YÜCEL KASAP
- Development of a system for smart TV viewers using data mining techniques
Akıllı TV izleyicileri için veri madenciliği teknikleri kullanılarak sistem geliştirilmesi
SEDAT MARANGOZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. DERYA BİRANT
- Data mining of smart agricultural yielding using convolutional neural network (CNN)
Başlık çevirisi yok
OMAR AHMED RAZOOQI AL-DOORI
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiBilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AYÇA KURNAZ TÜRKBEN
- Examination of wireless sensor data using traditional data mining algorithms
Geleneksel veri madenciliği algoritmalarını kullanarak kablosuz sensör verilerini inceleme
DHULFIQAR SAAD JAAFAR GHAFFOORI
Yüksek Lisans
İngilizce
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Kemerburgaz ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Assist. Prof. Dr. TUĞÇE BALLI
