Kümeleme yöntemi kullanarak baz istasyonları yardımlı yer seçme
Selection of the base station assisted location using clustering method
- Tez No: 468057
- Danışmanlar: PROF. DR. MÜBARİZ EMİNLİ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, İşletme, Computer Engineering and Computer Science and Control, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Haliç Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 99
Özet
Bu çalışma ile mobil müşterilerin ürettiği sinyalleşme, arama, konuşma gibi kullanım verileri ile dinamik sorgulama yapılması hedeflenmektedir. Bu veriler, demografik özellikler (yaş, cinsiyet), müşteri gelir ve yaşam segmenti, cihaz tipi vb. gibi kriterler bazında analiz edilir ve yapılan analiz sonuçları Google Maps haritaları üzerinde Isı Haritası yöntemi kullanılarak görselleştirilmektedir. Kümeleme yöntemi kullanılarak yapılan analiz sonucunda en uygun yerin veya yerlerin koordinat önerisi sunulabilmektedir. Kümeleme analizi sonucunda üretilen konum veya konumlar sayesinde yeni ürün, servis ve kampanya için iletişimler doğru yerde doğru zamanda doğru hedef kitleye yapılabilmektedir. Konumların yoğunluklarına göre potansiyel olarak önem taşıyan yerlere yatırımların yön verilmesi sağlanmaktadır. Mevcutta var olan konumlardaki yoğunluğun hangi zamanlar arasında arttığı veya azaldığı gözlemlenebilmektedir. Tüm işlemler, veriler anonimleştirilerek ve kişisel bilgilerin gizliliği esasına sadık kalınarak yapılmıştır.
Özet (Çeviri)
The aim of this work is to do dynamic search by using mobile customer data like call, talk and signaling. The data is analyzed according to the following criteria: demographic features (age, gender), customer socioeconomic status, device type etc. Then, the result of these analyses are visualized on Google Maps by utilizing Heat Map method. Using the clustering method enables proposing the coordinates of the most suitable position(s). The location(s) found as a result of the clustering analysis make(s) it possible to suggest new products, services and offers to the correct target group on the right time and place. Based on the location condensations, the funding is directed to the places with high market potential. Also, it is possible to observe the time periods for condensation rise and fall at the available locations. All data and analyses used in this work are kept anonymous and the personal information is kept confidential.
Benzer Tezler
- Analysis of a regression tree classifier for energy aware data gathering in WSN
Enerji farkındalık için regresyon ağacı sınıflayıcı analizi WSN'de veri toplama
AHMED SADEQ MOHAMMED MOHAMMED
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEFER KURNAZ
- Blockchain simulation model for communication system in IoT devices
Başlık çevirisi yok
AHMED ALİ TALİB AL-KHAZAALI
Doktora
İngilizce
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ
- Kablosuz algılayıcı ağlar için enerji duyarlı en iyi küme başı seçimine dayalı yeni bir kümeleme algoritması
A new clustering algorithm based on the selection of the best energy efficient cluster head for wireless sensor networks
MUHAMMET TAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ARAFAT ŞENTÜRK
- Multivariate time series clustering using variable order markov models and its applications on cyber-physical systems
Değişken dereceli markov zincirleri kullanılarak çok değişkenli zaman serilerinin kümelenmesi ve siber-fiziksel üretim sistemlerinde uygulamaları
BARIŞ GÜN SÜRMELİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA BORAHAN TÜMER
- Adaptive energy consumption method for wireless sensor networks using optimization algorithms
Optimizasyon algoritmalarını kullanarak kablosuz sensör ağları için uyarlanabilir enerji tüketim yöntemi
ELAF AHMED MAHMOOD AL-KARKHI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SİBEL TARIYAN ÖZYER