Geri Dön

Veri madenciliği kullanarak akıllı reklam/anket uygulaması

Smart advertisement/survey application using data mining

  1. Tez No: 380530
  2. Yazar: DAVUT ÇELİK
  3. Danışmanlar: PROF. DR. AHMET SERTBAŞ, YRD. DOÇ. DR. TOLGA ENSARİ
  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: 2015
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

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

  1. 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

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İşletmeBartın Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALPER AYTEKİN

  2. Crops yield prediction using data analysis techniques

    Veri analiz teknikleri kullanılarak bitki verimi tahmini

    HAFIZ MIAN MUHAMMAD ADNAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGE YÜCEL KASAP

  3. Öğrencilerin akıllı tahtaya ilişkin tutumlarının incelenmesine yönelik bir veri madenciliği uygulaması

    Data mining applications in education

    CENGİZ HARK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2013

    Eğitim ve ÖğretimFırat Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. YALIN KILIÇ TÜREL

  4. Bir kurumsal kaynak planlama yazılımı ve akıllı karar destek sistemi araçlarının geliştirilmesi

    Development of an enterprise resource planning software and intelligent decision support system tools

    HALİL HAKAN TARHAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NİZAMETTİN AYDIN

  5. Machine learning approach to create intelligent decision-maker system

    Akıllı karar verme sistemleri oluşturmak için makine öğrenimi yaklaşımı

    GÖZDE BAKIRLI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DERYA BİRANT