Geri Dön

Patent analizi ve veri madenciliğine dayalı teknoloji değerlendirmesi

Technology evaluation based on patent analysis and data mining

  1. Tez No: 604127
  2. Yazar: MEHMET SEZER
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SERKAN ALTUNTAŞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 165

Özet

Her geçen gün gelişen ve değişen küresel dünyada, şirketler bulundukları pazarlarda paylarını arttırmak ve sürdürülebilirliklerini sağlamak için rakipleri ile kıyasıya rekabet içerisindedirler. Bu rekabette ön planda olmak ise büyük oranda pazara sunulan yenilikler ve inovatif atılımlar sayesinde olmaktadır. Bu nedenle şirketler her geçen gün iş stratejileri konusunda stratejik kararlar vermekte ve bu kararlar neticesinde sürdürülebilirliklerini sağlamaya çalışmaktadırlar. İş dünyasında fark yaratacak kararların gelişen teknolojiler üzerinde verilebilmesi için şirketler hızlı ve yerinde kararlar almak zorunda kalmaktadır. Günümüzde patent verileri, kullanılan teknolojiler hakkında bilgi veren önemli kaynaklar olarak görülmektedir. Patent verileri, eğer anlamlı bir hale getirilerek karar vericiye sunulursa, yüksek kârlar çok kısa zamanda elde edilebilmekte, yatırımın başarısızlık risk oranı da azaltılabilmektedir. Bu bağlamda, tezde patent verilerinin analizinde yeni bir teknoloji zekâsı yazılımının geliştirilmesi amaçlanmıştır. Geliştirilen yazılım, veri madenciliğindeki“HUP-Growth Mining”isimli fayda madenciliği algoritması kullanılarak patent verilerini analiz edilmesini sağlamaktadır.

Özet (Çeviri)

Companies compete with their competitors to increase their business volume and maintain their sustainability in the market. Being a front-runner with this recreation is largely thanks to innovations and innovative breakthroughs in the market. For this reason, companies make strategic decisions every day on their business strategies and these decisions are trying to ensure their sustainability. In order to make decisions that will make a difference in the business world on developing technologies, companies need to make quick and appropriate decisions. Patent data are accurate sources of information about the technologies used. The high profits can be achieved in a very short time and the failure risk of the investment can be reduced, if the patent data is analyzed appropriately and presented to the decision maker. In this context, the aim of this thesis is to develop a new technology intelligence software for patent data. The developed software uses the high utility data mining algorithm, namely“HUP Growth Mining”for analysis of patent data.

Benzer Tezler

  1. Teknoloji fırsat keşfi için veri odaklı çözüm yaklaşımlarının geliştirilmesi

    Development of data-driven solution approaches for technology opportunity discovery

    ZÜLFİYE ERDOĞAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SERKAN ALTUNTAŞ

    PROF. DR. TÜRKAY DERELİ

  2. Veri madenciliği temelli bir teknoloji zekâsı sürecinin geliştirilmesi: Yenilenebilir enerji teknolojileri üzerine bir uygulama

    Development of a technology intelligence process based on data mining: An application on renewable energy technologies

    FATMA ALTUNTAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilim ve TeknolojiGebze Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ŞAHİN GÖK

  3. Evidence based technology and innovation policy making: an application for robotic technologies

    Kanıta dayalı teknoloji ve yenilik politikası oluşturma: Robot teknolojileri için bir uygulama

    OĞUZ ÖZBAY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilim ve Teknoloji Politikası Çalışmaları Anabilm Dalı

    PROF. DR. EROL TAYMAZ

    PROF. DR. SERHAT BURMAOĞLU

  4. Jinekolojik kanser hastalarında NANDA hemşirelik tanılarının makine öğrenmesi ve veri madenciliği yöntemi ile geliştirilmesi

    Development of NANDA nursing diagnoses in gynecological cancer patients via machine learning and data mining methods

    MERVE VİCİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    HemşirelikPamukkale Üniversitesi

    Hemşirelik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVGİ ÖZKAN

  5. Create and analyze new audiology data set and using data mining techniques to predict hearing aid factors for audiology patients(field of bioinformatics and healthcare system)

    Sitoloji hastaları için işitme cihazı faktörlerini tahmin etmek için yeni sitoloji veri seti oluşturun ve analiz edin ve veri madenciliği teknikleri kullanarak(biyoinformatik ve sağlık sistemi alanı)

    MAALIM ABD ALI HASSAN ALJABERY

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SEFER KURNAZ