A combined approach of clustering and association rule mining for customer profiling in video on demand services
Başlık çevirisi mevcut değil.
- Tez No: 672210
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ÇİĞDEM TURHAN, DR. ÖĞR. ÜYESİ SERHAT PEKER
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Atılım Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 82
Özet
Günümüzde IPTV (İnternet Protokol Televizyonu) hizmet sağlayıcıları, daha fazla gelir elde etmek için yaptıkları iş girişimlerinin bir parçası olarak VoD (İsteğe Bağlı Video) hizmetleri sunmaktadır. Bunu yapmak için müşteri davranışları ve beklentileri hakkında bilgi sahibi olmaları gerekir. Kullanıcılarla ilgili bu tür bilgiler CRM (Müşteri İlişkileri Yönetimi) sistemlerinde saklanır. Bu çerçevede, bu çalışma VoD hizmetlerindeki müşterileri kümeleme ve dernek kuralı madenciliği teknikleri uygulayarak analiz etmeyi amaçlamaktadır. LRFMP (Uzunluk, Yenilik, Frekans, Parasal ve Periyodiklik) modeli, müşteri davranışlarını bulmak için uygulanır ve k-küme algoritmaları kümelerin ve müşteri profillerinin belirlenmesini sağlar. Sonuç olarak, dört farklı müşteri grubu,“tüketen ve en değerli”,“daha az tüketen ve daha az değerli”,“daha az tüketen ama sadık”ve“ne sadık ne de değerli”olarak tanımlanır. Bu çalışma için önemli bir bilgi kaynağı, abonelerin içerik kategorisi ve kiralama tercihleriyle ilgili olarak içerik türü veya türüdür. Bu amaçla, müşterilerin potansiyel kiralarını tahmin etmek için ilişkilendirme kuralı algoritması (Apriori) kullanılır. Bu çalışmada, IPTV hizmet sağlayıcılarının hassas müşteri davranışlarına ve tercihlerine daha fazla ışık tutması için birleşik bir yaklaşım yararlı olacaktır, bu da müşteri memnuniyetini artırmak ve uzun vadede gelirleri artırmak için her bir abone kategorisi için daha hedefli pazarlama stratejileri oluşturulmasına izin verir.
Özet (Çeviri)
Today, IPTV (Internet Protocol Television) service providers offer VoD (Video on Demand) services as part of their business initiative toward generating more revenue. To do this, they need to know about customer behaviors and expectations. Such information related to users is stored in CRM (Customer Relationship Management) systems. Against this backdrop, the present work aims to analyze customers in VoD services with applying clustering and Association Rule Mining techniques. The LRFMP (Length, Recency, Frequency, Monetary, and Periodicity) model is applied to find out the customer behaviors, whereas the k-means clustering algorithms allow for determining the number of clusters and customer profiles. As a result, four different customer groups are identified, namely as“consuming and most valuable”,“less consuming and less valuable”,“less consuming but loyal”, and“neither loyal nor valuable”. A major source of information for this study is the content type or genre as regards the content category and rental preferences of subscribers. To this end, the association rule algorithm (Apriori) is employed to predict the customers' potential rentals. A combined approach as such would be useful for IPTV service providers to further shed light on precise customer behaviors and preferences, thus allowing to create more targeted marketing strategies for each category of subscribers in order to improve customer satisfaction and increase revenues in the long run.
Benzer Tezler
- Analysis of the impact of clustering on Apriori data mining algorithm
Kümelemenin Apriori veri madenciliği algoritmasına etkisinin incelenmesi
NERGİS YILMAZ
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGalatasaray ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLFEM IŞIKLAR ALPTEKİN
- A hybrid method for missing value imputation
Kayıp verilerin tamamlanması için bir hibrit model
BASMA AL-BRGE
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtılım ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
Assoc. Prof. Dr. MURAT KOYUNCU
- On praxis and poiesis duality in digital virtual object representation: A thesis on consumer categories and objectness
Dijital ve sanal nesnelerin temsilinde praxis ve poiesis ikiliği hakkında: Tüketici kategorileri ve nesnelliğe dair bir tez
OGEDAY CELEP
Doktora
İngilizce
2024
İşletmeThe University of ReadingPazarlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MICHAEL MOLESWORTH
- Nesneye dayalı yazılımları servis odaklı modüllere ayrıştırma için öğrenme tabanlı bir yöntem
A learning-based method for extracting service-oriented modules in object-oriented software
URAL ERDEMİR
Doktora
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FEZA BUZLUCA
- A droplet-based platform for high throughput screening of drug administered cells
Damlacık tabanlı platformda ilaca maruz bırakılmış hücrelerin hızlı çıktı görüntülemesi
MÜGE KASIM
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Kimya MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEFİKA KUTLU ÜLGEN