Geri Dön

Kümeleme yöntemi kullanarak baz istasyonları yardımlı yer seçme

Selection of the base station assisted location using clustering method

  1. Tez No: 468057
  2. Yazar: AHMET ÇOKGÜNGÖRDÜ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MÜBARİZ EMİNLİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, İşletme, Computer Engineering and Computer Science and Control, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Haliç Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Bilim Dalı
  13. 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

  1. 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

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SEFER KURNAZ

  2. Blockchain simulation model for communication system in IoT devices

    Başlık çevirisi yok

    AHMED ALİ TALİB AL-KHAZAALI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEFER KURNAZ

  3. 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

    Türkçe

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ARAFAT ŞENTÜRK

  4. 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

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MUSTAFA BORAHAN TÜMER

  5. 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

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SİBEL TARIYAN ÖZYER