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: Bilim ve Teknoloji, Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Science and Technology, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Kişisel veri, Paralel hesaplama, Çok kriterli optimizasyon, Personal data, Parallel computing, Multi criteria optimization
- 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: Belirtilmemiş.
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
- Seyahat otobüslerinde ECE-R/66-02 regülasyonuna göre tasarlanan yanduvar-altyapı bağlantı konseptinin optimizasyonu
Optimization the node concept of the base structure –side wall, which was desinged according to ECE-R/66-02 regulaton on coaches
AHMET KOŞTUROĞLU
- Optimizing production and inventory decisions at all-you-care-to-eat facilities
Herşey dahil yemek tesislerinde üretim ve stok kararlarının optimize edilmesi
ESMA BİRİŞÇİ
