Discovering users' usage patterns of web log through association rules mining methodology
Kullanıcıların web log kullanım şekillerinin ilişkili kurallar madencilik metodolojisiyle keşfi
- Tez No: 703048
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TAMER UÇAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2021
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Bahçeşehir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Büyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 75
Özet
Web kullanımı madenciliği, kullanıcı kullanım kalıplarını keşfetmek ve web günlüğü işlem veri kümesinden gizli bilgileri çıkarmak için kullanılan bir yöntemdir. Bu araştırma, bir restoranın online menüsünden toplanan web günlüğü işlemleri ile yapılan web kullanımı madenciliği analizine yöneliktir. Bu araştırma, iş için pazarlama stratejilerini etkileyecek veya geliştirecek olan sık ziyaret edilen öğelerin korelasyonunu bulmaya odaklanmaktadır. Bunu yapmak için işlemler K-means kümeleme algoritmasıyla işlem benzerliklerine göre farklı gruplara ayırılmıştır ve kümeleme sürecinde değerlendirme için iki farklı yöntem, Elbow ve Silhouette katsayısı yöntemi kullanılmıştır. Sonra, Apriori algoritması ve öğe kümesi arasındaki korelasyonun tespiti için birliktelik kural çıkarımı (assossiation rule mining) uygulanmıştır ve sık öğe kümesini bulmak için FP Growth algoritması kullanılmıştır. Bu araştırmadan elde edilen sonuç, kullanıcı tarafından sağlanan tanımlanmış parametrelere bağlıdır. Bu araştırma bir Python programlama dili olan(3.8), MySQL ve Apache HTTP Sunucusu kullanılarak yapılmıştır
Özet (Çeviri)
Web usage mining is an approach to discover user usage patterns and extract hidden knowledge from the weblog transaction dataset, this research aimed toward web usage mining analysis for weblog transactions gathered from an online menu of a restaurant. This research focuses on finding the correlation of frequently visited items that will impact on enhance the marketing strategies for the business. This is done using K-means clustering algorithm for grouping transactions into different groups based on their similarity within the transactions and two different methods used for evaluating the clustering process, Elbow and Silhouette coefficient method deployed for that purpose. Then association rule mining was applied to discover the correlation between the generated itemset and the algorithm Apriori and FP Growth has been used for finding frequent itemset. The result obtained from this research depends on the defined parameters provided by the user. This research is implemented using a Python programming language (3.8), MySQL and Apache HTTP Server
Benzer Tezler
- Clustering web usage transactions for efficient association rule mining
Verimli eşleştirme sorgusu çıkarımı için web günlük hareketlerinin gruplandırılması
MEHMET ULUER
Yüksek Lisans
İngilizce
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBaşkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AYDIN HÜSEYNOV
- Effective integration of data mining techniques with businessintelligence using web mining
Başlık çevirisi yok
OMER MUNEAM MUSHREF
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAltınbaş ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OSMAN NURİ UÇAN
- Hava araçları kokpitlerinde makine öğrenmesi tabanlı tahmine dayalı kullanıcı arayüzü
Machine learning prediction based ui for aircraft cockpit
BİLGE TOPAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Relationship between watershed management and spatial planning in terms of sustainable development
Sürdürülebilir kalkınmada su havzası yönetimi ve mekansal planlama ilişkisi
SAHAR POUYA
Doktora
İngilizce
2021
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HANDAN TÜRKOĞLU
- Performance evaluation of wireless multihop ad-hoc network routing protocols
Telsiz çok sekmeli plansız ağlar için yönlendirme protokollerinin başarım değerlendirmesi
EMRE ÇELEBİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. M. UFUK ÇAĞLAYAN
DOÇ. DR. CEM ERSOY