Geri Dön

Çoklu ölçüt oy değerleri üzerinden veri madenciliği

Data mining on multi-criteria rating values

  1. Tez No: 432779
  2. Yazar: TUĞBA TÜRKOĞLU
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. İBRAHİM YAKUT
  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: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Anadolu Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 58

Özet

Bilgi ve iletişim teknolojilerinin gelişmesi, müşterilerin ürün ve hizmetler hakkında görüş, yorum ve değerlendirmelerini internet üzerinden paylaşma imkânı sunmuştur. Müşterilerin bu ürünleri değerlendirirken birden fazla ölçütü dikkate alarak değerlendirmesi yaygın bir uygulamadır ve bu şekilde müşterilerden toplanmış veriler de mevcuttur. Çoklu ölçüt müşteri değerlendirmelerinde veri madenciliği yöntemleri kullanılarak, müşteri beklentilerinin ve profillerinin etkili bir şekilde analizi gerçekleştirilebilir. Bu çalışmada çoklu ölçüt oy değerlerinin veri madenciliği yöntemleri kullanılarak nasıl inceleneceğine odaklanılmıştır. Havayolu yolcularının uçuş deneyim değerlendirmeleri ele alınarak, yolcu eğilimleri tespit edilmeye çalışılmış ve yolcu profillerinin nasıl oluşturulacağı tartışılmıştır. Özellik tabanlı ve benzerlik tabanlı kümeleme yaklaşımlarıyla veriler incelenmiştir. Özellik tabanlı yaklaşımda, müşteriler seçilen özelliklere göre gruplandırılırken ikinci yaklaşımda probleme özgü benzerlik tabanlı kümeleme algoritmaları önerilmiştir. Önerilen kümeleme yöntemlerinde her bir kullanıcı için hesaplanması gereken benzerlik skoru tanımlanmış ve bu skora göre karakteristik kullanıcılar belirlenmiştir. Yolcular, karakteristik kullanıcılara olan benzerliklerine dayanarak, gruplandırılmıştır. Bu yöntemle elde edilen her bir küme için ReliefF algoritması uygulanarak niteliklerin yolculara göre önem sırası belirlenmiştir.

Özet (Çeviri)

The development of information and communication technologies offers the possibility of sharing on customer views, comments and ratings about products and services over the Internet. Customers evaluate services or products by taking into account multiple criteria and in this context there are datasets collected from customers. Customer expectations and profiles can be effectively analyzed using data mining techniques over multi criteria customer reviews. In this study, we focus on how multi criteria rating values will be investigated using data mining techniques. Using in-flight experience reviews of airline passenger, passenger trends are tried to be identified and how passenger profiles can be formed is discussed. Data are examined with feature-based and similarity-based clustering approaches. While feature-based approach grouped customers according to selected features, in the second approach novel similarity-based clustering algorithms are proposed in the view of research problem. In the proposed clustering methods, similarity score is defined to be computed for each users and according to this score characteristic users are determined. Passengers are clustered based on similarity between passenger and characteristic users. Then, ReliefF algorithm is applied for each obtained cluster, features are ranked according to importance in the view of passengers.

Benzer Tezler

  1. Düzensiz örneklemeli sistemlerin kontrolü

    Control of nununiformly sampled systems

    UFUK SEVİM

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AFİFE LEYLA GÖREN

  2. Alan Ayckbourn: An appreciation

    Başlık çevirisi yok

    WİSAM MANSOUR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    1988

    Sahne ve Görüntü SanatlarıHacettepe Üniversitesi

    DOÇ. DR. DENİZ BOZER

  3. Locomotion and control of a modular snake like robot

    Yılan benzeri modüler bir robotun hareket ve kontrolü

    ERGİN KURTULMUŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2010

    Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. REŞİT SOYLU

  4. Ceza hukukunda nedensellik bağı ve objektif isnadiyet

    Causality and objective imputation in criminal law

    ZEHRA BAŞER DOĞAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    HukukBahçeşehir Üniversitesi

    Kamu Hukuku Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE NUHOĞLU

  5. Taşınmaz değerlemesinde kullanılan finansal ve sayısal yöntemler: TOPSİS ve yeni çoklu kriter modelleriyle bir uygulama

    Financial and numerical techniques used in real estate valuation: An application with topsis and new multiple criteri models

    MELİS ÖZER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    EkonomiDokuz Eylül Üniversitesi

    İktisat Bölümü

    DOÇ. DR. İLKİN BARAY