Geri Dön

Akış verisindeki dağılım tahminine dayalı tavsiye sistemi ve beklenmedik öneri sunumu

Recommendation system based on distribution prediction in stream data and unexpected recommendation

PDF İndir

  1. Tez No: 633730
  2. Yazar: ANIL UTKU
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MUHAMMET ALİ AKCAYOL
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2020
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 242

Özet

Olayların, sonraki meydana gelme zamanlarının tahmin edilmesine yönelik çalışmalar uzun yıllardır devam etmektedir. Bu sayede olaylar meydana geldiğinde ortaya çıkacak zararı minimuma indirmek ya da elde edilecek faydayı maksimum yapmak amaçlanır. Bir müşterinin sonraki davranışının tahmini, doğal afetlerin sonraki olma zamanının tahmini, belirli bir zaman aralığında gelecek talep sayısının tahmini gibi çok farklı alanlarda çalışmalar yapılmaktadır. Ancak, literatürde olayların meydana gelmeden önce bir sonraki olma zamanının ve olay türünün tahminine yönelik beklenen düzeyde başarılı sonuç veren bir çalışma bulunmamaktadır. Bu tez çalışmasında, olay zamanı tahminine yönelik hibrit bir derin öğrenme modeli olan HDLM geliştirilmiştir. HDLM ile elde edilen sonuçlar, RF, SVM, ARIMA, MLP, CNN, GRU, LSTM ve CNN ile GRU modelleri kullanılarak oluşturulan CNN+GRU hibrit modeli ile kapsamlı bir şekilde karşılaştırılmıştır. Geliştirilen model e-ticaret, DDoS, suç ve acil çağrı veri kümeleri üzerinde uygulanmıştır. Deneysel sonuçlar, geliştirilen hibrit derin öğrenme modelinin ileriye dönük bir sonraki olayın olma zamanının tahmininde diğer modellerden daha başarılı olduğunu göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Studies for predicting the occurrence time of events have been going on for many years. In this way, it is aimed to minimize the damage when events occur or to maximize the benefit to be obtained. Studies are carried out in many different areas such as the prediction of a client's next behavior, the prediction of the time of natural disasters, and the prediction of the number of requests that will come in a certain period of time. However, there are no studies in the literature that give the expected level of successful results for the prediction of the next time and event type before the events occur. In this thesis, HDLM, a hybrid deep learning model has been developed for event time prediction. The results obtained with HDLM have been extensively compared with RF, SVM, ARIMA, MLP, CNN, GRU, LSTM and CNN+GRU hybrid model created using CNN and GRU models. The developed model has been applied on e-commerce, DDoS, crime and emergency call datasets. Experimental results showed that the developed hybrid deep learning model is more successful than other models in predicting the time of the next event.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    127212

    Meteorolojik kuraklık modellemesi ve Türkiye uygulaması

    Meteorological drought modelling and application to Turkey

    SEVİNÇ SIRDAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    Meteorolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Meteoroloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ZEKAİ ŞEN

  2. Tez No

    666096

    Fault detection on automated beverage dispenser systems by using online feature extraction based neural network models

    Otomatik içecek servis sistemlerinde çevrimiçi öznitelik çıkarıma dayalı nöral ağlar kullanılarak hata tespiti

    AHMET DEMİREL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL

  3. Tez No

    458881

    Aktif uzaktan algılama verileri ve CBS destekli hidrolojik model kullanılarak Büyükçekmece havzasının incelenmesi

    Investigation of Buyukcekmece water basin by using active remote sensing data and GIS-supported hydrologic model

    MEHMET ZEKİ İMAMOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik Üniversitesi

    Geomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ELİF SERTEL

  4. Tez No

    563515

    On modeling the single period spare parts distribution system design problem by mixed integer linear optimization

    Tek dönemli yedek parça dağıtım sistemi tasarım probleminin karışık tam sayılı doğrusal optimizasyon ile modellenmesi üzerine

    HAZAL ERCAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSabancı Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜVENÇ ŞAHİN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA TEVHİDE ALTEKİN

  5. Tez No

    418142

    İşgörenlerin örgütsel destek algılamalarının iş tatmini ve örgütsel bağlılık üzerine etkileri: Sanayi ve hizmet sektörlerine yönelik bir alan araştırması

    Effects of employees organizational support perception on job satisfaction and organizational commitment: A field research about industry and service sector

    EDİZ ENGİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    İşletmeTrakya Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. AGAH SİNAN ÜNSAR

    DOÇ. DR. ADİL OĞUZHAN

Geri Dön