Geri Dön

Application development for improving web site usability by web mining methods

Web sitesi kullanılabilirliğini iyileştirmek için web madenciliği yöntemleri ile uygulama geliştirilmesi

  1. Tez No: 515117
  2. Yazar: MERVE CEREN TÜKER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. BELGİN ERGENÇ BOSTANOĞLU
  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: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 89

Özet

Web sitesi trafik ve kullanımındaki hızlı artı¸s, web sitesi kullanımına iliskin degerli bilgiler içeren kayıtlarda da benzer bir yükseli¸se sebebiyet vermi¸stir. Web siteleri arasındaki artan rekabetle beraber, kullanım verilerine veri madenciligi metodolojileri uygulayarak anlamlı bilgileri ke¸sfetmek her zamankinden önemli bir hal almıstır. Web kullanımı madenciligi (web usage mining), veri madenciligi tekniklerini kullanım verileri içerisinde mevcut olan desenleri ke¸sfetmek üzere uygular. Bu desenler web temelli uygulamaları ihtiyaçlarını daha iyi anlayarak web sitesi kullanılabilirligini gelistirebilmek üzere kullanılabilecek degerli bilgiler içermektedir. Web kullanımı verisi üzerinde de senleri kesfetmede en sıklıkla kullanılan algoritmalardan biri Fp-growth algoritmasıdır. Büyük hacimde veriler için algoritma genellikle paralel çalı¸sacak ¸sekilde uygulanır. Uygulanan algoritmanın performansı kullanılan verinin karakteristik yapısıyla yakın iliskili oldugundan, gerçeklestirilen farklı uygulamaların performansını karsılastırmak güç olmaktadır. Verinin karakteristik özellikleri de web sitesinin türü ve amacına göre degiskenlik göstermektedir. Bu çalısmada, web kullanımına iliskin kayıtların farklı karakteristik yapılarının paralel Fp-growth algoritmasının performansına olan etkileri incelenmistir. Uygulama çesitli is modellerini temsil etmek üzere farklı karakteristiklere sahip bes farklı veri seti üzerinde çalıstırılarak performans analizi yapılmı¸stır. Sonuçlar algoritma performansının veri setindeki toplam eleman sayısı, özgün eleman sayısı, sıklık ölçümünde alt esik (minimum support threshold) degeri, alt esigin üzerinde kalan 'sık' eleman sayısı, sık görülen desenler arasındaki benzerlik oranı, tek bir i¸slemin (transaction) uzunlugu ve veri setinin boyutu gibi özelliklerle yakından ili¸skili oldugunu göstermektedir.

Özet (Çeviri)

The explosive growth in website traffics and website usage data has resulted in the amount of valuable information contained to have a similar uptrend in web usage logs. With the increasing competition between websites, mining web usage logs to discover meaningful information is needed more than ever. Web usage mining is the procedure of using data mining methods to discover insightful patterns in web usage logs. The discovered information helps understand how users behave on the website and their needs. One of the most popular algorithmic approaches of pattern mining on web usage data is the Fp-growth algorithm. For larger volumes of data, the algorithm is generally applied to execute in parallel. Measuring and comparing performances of applications is difficult, because the algorithm performs different on usage logs with different characteristics. The characteristics of usage logs are highly related with the type of the website. In this paper, we have investigated how different characteristics of web usage logs effect the performance of the parallel Fp-growth algorithm. Five datasets with varying log characteristics were used in order to represent different business models. The results suggest that the performance is highly correlated with the number of items, number of frequent items, transaction length, similarity between frequent patterns, minimum support value and size of the log file.

Benzer Tezler

  1. Cep telefonu üzerine bir araştırma ve tasarım

    Başlık çevirisi yok

    ZEYNEP AKDOĞAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1996

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF.DR. LATİFE K. GÜRER

  2. Finding and evaluating patterns in web repository using database technology and data mining algorithms

    Veri tabanı teknolojisi ve veri madenciliği algoritmaları kullanarak web ortamındaki veriden paternler bulmak ve değerlendirmek

    BELGİN ÖZAKAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİS PÜSKÜLCÜ

  3. Türkçe öğretmeni adaylarının yazılı anlatım becerilerinin geliştirilmesinde ters yapılandırılmış öğretim yönteminin etkisi

    The effects of flipped classroom method in developing written expression skills of Turkish teacher candidates

    OSMAN ÖZDEMİR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesi

    Türkçe Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FATMA AÇIK

  4. Kentsel tasarım açısından çevresel standartların yükseltilmesinde teknoparkların rölü. İzmir Alaçatı örneği

    From the urban design point of the view the role of technoparks in increasing the level of environmental stand arts: İzmi̇r/Alaçatı sample

    AYSU ÖZLEM ÇIRAKCI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE SEMA KUBAT

  5. Endüstri 4.0 çerçevesinde kestirimci imalat teknolojileri

    Predictive manufacturing technologies in industry 4.0 framework

    KADİR TOLGA BAYER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TURGUT GÜLMEZ