Patent analizi ve veri madenciliğine dayalı teknoloji değerlendirmesi
Technology evaluation based on patent analysis and data mining
- Tez No: 604127
- Danışmanlar: DOÇ. DR. SERKAN ALTUNTAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- 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
- Teknoloji fırsat keşfi için veri odaklı çözüm yaklaşımlarının geliştirilmesi
Development of data-driven solution approaches for technology opportunity discovery
ZÜLFİYE ERDOĞAN
Doktora
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERKAN ALTUNTAŞ
PROF. DR. TÜRKAY DERELİ
- 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
2021
Bilim ve TeknolojiGebze Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ŞAHİN GÖK
- 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
2024
Bilim ve TeknolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilim ve Teknoloji Politikası Çalışmaları Anabilm Dalı
PROF. DR. EROL TAYMAZ
PROF. DR. SERHAT BURMAOĞLU
- 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
2023
HemşirelikPamukkale ÜniversitesiHemşirelik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEVGİ ÖZKAN
- 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
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. SEFER KURNAZ