Geri Dön

Adaptive data mining and analytic methods forcontent personalisation in digital marketing

Başlık çevirisi mevcut değil.

PDF İndir

  1. Tez No: 718789
  2. Yazar: RAMAZAN ESMELİ
  3. Danışmanlar: DR. MOHAMED BADER-EL-DEN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2021
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: University of Portsmouth
  10. Enstitü: Yurtdışı Enstitü
  11. Ana Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 173

Özet

Özet yok.

Özet (Çeviri)

In the digital marketing field, providing personalised content and targeted offers has been shown to be beneficial for both consumers and businesses. Consumers leave valuable behavioural data that can have patterns that indicate their preferences and intentions. Data mining models have proven to be strong processors to extract these hidden patterns from consumers' behavioural data, thereby understanding their preferences and intentions. Novel frameworks are developed and implemented to improve personalised content and marketing strategies using data mining models in this thesis. The core contributions constitute three main parts. The first is developing and implementing frameworks to integrate user behavioural awareness into Recommender Systems (RS). Initially, a user interest aware framework (UIA) is developed, where consumers' implicit behaviours are mapped to explicit interest ratings and used in RS models. Subsequently, a Short Term User Intention Aware (CSUI) framework is developed, where consumers' short intention awareness and contextual factors are integrated to provide recommendations. The second contribution is novel re-ranking frameworks for re-ranking the recommendations based on the diversity level of the products and consumers' interest level on a recommended item. This is based on the predicted consumer interest level on the recommended products and diversity level adjustments between the last interacted product and recommended ones, after which the recommendation list is re-ranked. The third contribution is an Early Purchase Prediction (EPP) framework, which evaluates how early a data mining model (classifier) determines purchase intention prediction in an e-commerce session and integrates product similarity awareness with purchase prediction. The experimental results from real-world datasets validate that the proposed frameworks improve the data mining models' performance when compared to baseline models.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    255575

    A comparison of data mining methods for prediction and classification types of quality problems

    Tahmin etme ve sınıflandirma kalite problemleri özelinde veri madenciliği metotlarının karşılaştırılması

    ZEYNEP ANAKLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2009

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ESRA KARASAKAL

    PROF. DR. GÜLSER KÖKSAL

  2. Tez No

    539528

    Digital oil refinery: Utilizing real-time analytics and cloud computing over industrial sensor data

    Başlık çevirisi yok

    ATHAR KHODABAKHSH

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÖzyeğin Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İSMAİL ARI

  3. Tez No

    381422

    Çevrimiçi öğrenme ortamındaki etkileşim verilerine göre öğrencilerin akademik performanslarının veri madenciliği yaklaşımı ile modellenmesi

    A data mining approach to students' academic performance modeling in online learning environment based on their interaction data

    GÖKHAN AKÇAPINAR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Eğitim ve ÖğretimHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ARİF ALTUN

  4. Tez No

    723965

    Basamak patlatmasında tasarım parametrelerinin patlatma verimliliği ve çevresel etki açısından değerlendirilmesi

    Evaluation of design parameters in bench blasting in terms of blast efficiency and environmental effect

    ÖZGE AKYILDIZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TÜRKER HÜDAVERDİ

  5. Tez No

    486286

    Uyarlanabilir açık ve uzaktan öğrenme sisteminin tasarımı, geliştirilmesi ve değerlendirilmesi

    Design, development and evaluation of an adaptive open and distance learning system

    EMRAH EMRE ÖZKESKİN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Eğitim ve ÖğretimAnadolu Üniversitesi

    Uzaktan Eğitim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. CENGİZ HAKAN AYDIN

Geri Dön