Menu optimization with large-scale data
Büyük veri ile menü eniyilemesi
- Tez No: 415446
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AHMET MURAT ÖZBAYOĞLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: İngilizce
- Üniversite: TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 78
Özet
Farklı müşteri profilleri için en uygun menü kullanımı kullanılabilirlik, verimlilik ve müşteri memnuniyeti açısından esastır. Özellikle bankacılık gibi rekabetçi sektörlerde, en iyi menü kullanıcı arayüzüne sahip olmak bir zorunluluktur. Optimal menü yapısının belirlenmesi genellikle menü elemanının manuel ayarlanması ile gerçekleştirilir. Ancak, bu metot özellikle kompleks menülerde işe yaramaz. Bu çalışmada iki aşamadan oluşan cözüm önerilmiştir: kullanıcıları gruplandırmak ve gruplar için en uygun menüler bulmak. İlk bölüm için H(EC)2S, yeni hibrid Evrimsel Kümeleme algoritmasını geliştirdik. Ikinci bölümde optimal menü hesaplamak için Karışık Tamsayılı Programlama kullandık. Sonuçları gerçek ATM logları üzerinde test ettik ve performans artımı olduğunu gözlemledik.
Özet (Çeviri)
The use of optimal menu structuring for different customer profiles is essential because of usability, efficiency, and customer satisfaction. Especially in competitive industries such as banking, having optimal graphical user interface (GUI) is a must. Determining the optimal menu structure is generally accomplished through manual adjustment of the menu elements. However, such an approach is inherently flawed due to the overwhelming size of the optimization variables' search space. We propose a solution consisting of two phases: grouping users and finding optimal menus for groups. In first part, we used H(EC)2 S , novel Hybrid Evolutionary Clustering with Empty Clustering Solution. For second part we used Mixed Integer Programming (MIP) framework to calculate optimal menu. We evaluated the performance gains on a dataset of actual ATM usage logs. The results show that the proposed optimization approach provides significant reduction in the average transaction completion time and the overall click count.
Benzer Tezler
- Helisel dişli çarkların autocad ortamında ADS ile interaktif tasarımı
Computer aided interactiv design for helical gears in autocad with ADS
ŞERAFETTİN ENGİN
- Many‐objective multi‐criteria diet optimization problem
Çok amaçlı çok kriterli diyet eniyileme problemi
CUMALİ TÜRKMENOĞLU
Doktora
İngilizce
2023
Beslenme ve Diyetetikİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYŞE ŞİMA ETANER UYAR
DR. ÖĞR. ÜYESİ BERNA KİRAZ
- Optimizing production and inventory decisions at all-you-care-to-eat facilities
Herşey dahil yemek tesislerinde üretim ve stok kararlarının optimize edilmesi
ESMA BİRİŞÇİ
Doktora
İngilizce
2016
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiUniversity of MissouriEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. RONALD MCGARVEY
- Bilgisayar yardımıyla ısı değiştiricisi tasarımı
Computer aided design of heat exchangers
ÖMÜR MURAT ÇETECİ
Yüksek Lisans
Türkçe
1999
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CEM PARMAKSIZOĞLU