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: Belirtilmemiş.
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
- Fakültatif stabilizasyon havuzlarında biyolojik verime etkiyen faktörlerin araştırılması
Investigation on factors effecting biological efficiency in facultative stabilization ponds
D.ATİLLA ALTAY
- Bazı sosyo-ekonomik değişkenlerin lise öğrencilerinin benlik tasarımlarına etkisi
Başlık çevirisi yok
ŞÜKRAN YURDAGÜL
Yüksek Lisans
Türkçe
1987
PsikolojiHacettepe ÜniversitesiEğitimde Psikolojik Hizmetler Ana Bilim Dalı
DR. GONCA KIZILTAN
- Yozgat ili köylerinde ailelerin uyguladıkları çocuk disiplin yöntemleri
Child discipline techniques used on by the families in the villages of Yozgat
HALİSE VAROL
- İhracata yönelik narenciye ürünleri ambalajı ve grafik tasarımı
Başlık çevirisi yok
PINAR BİNGÖL
Yüksek Lisans
Türkçe
1989
Güzel SanatlarHacettepe ÜniversitesiUygulamalı Sanatlar Ana Sanat Dalı
DOÇ. HÜSEYİN BİLGİN