Examining effect of data preprocessing to market basket analyze by using apriori algoritm in weka
Weka'da apriori algoritması kullanarak veri önişlemenin market sepet analizine olan etkisinin incelenmesi
- Tez No: 732904
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İBRAHİM BERKAN AYDİLEK
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Harran Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 69
Özet
Elektronik ticaret özellikle online pazar yüzyılın son çeyreğinde çok arttı; bu da ihtiyaç duyulan ürünlerin internet üzerinden satın alınmasını sağlayarak insanların hayatını kolaylaştırmaktadır. Ayrıca, müşterilerin taleplerini klasik alışverişe göre daha kolay bulmalarını sağlayarak, özellikle ürünleri müşterilerine önermek için bazı teknikler uygulayan bu çevrimiçi web sitelerinde, öğeler arasında veya kullanıcılar arasında korelasyon bulunmaya çalışmakta, sepet analizi ve birliktelik kuralları gibi bazı veri madenciliği tekniklerini kullanılmaktadır. Algoritmayı daha az güvenli, hatta işe yaramaz ve daha az verimli hale getiren uygulama sırasında bazı sınırlamaları olmasına rağmen, Apriori algoritması veri madenciliğinde öneri sistemleri çalışma alanı içinde güçlü bir algoritmadır. Örneğin; yaklaşık 10.000 adet müşterinin yalnızca bir veya iki ürün satın alan müşterileri ifade ettiği bir sistemde satılan ürün listesinde 100.000 adet kaydımız olduğunu varsayalım, bu az sayıdaki işlem, öğeler arasındaki ilişkiyi bulmayı sağlamayacak, aynı zamanda bu kayıtlar sistemi daha az verimli hale getirecek ve analiz çok daha fazla zaman alacaktır. Bu tezde apriori algoritmasının nasıl geliştirebileceği gösterilmeye çalışıldı. Gereksiz kayıtlar ortadan kaldırılarak apriori algoritması uygulamadan önce veri kümesi üzerinde bazı ön işlemlerle işlem sayısını azaltılarak, verimlilik ve doğruluk açısından algoritmanın daha iyi olmasına yardımcı olundu, böylece geri kalan kayıtlar için öğeler arasındaki güçlü ilişkilerin bulunması kolaylaştırılmaktadır
Özet (Çeviri)
Electronic commerce especially online market increased so much about the last quarter of century; which it makes people's life easier by providing to buying the required goods on the web. Also, it let customers to find their demand easier than the classical shopping especially some websites which are implementing some technique to recommending the items for their costumers, so these online systems are needed to utilize some data mining approaches like basket analyzing and association rules which these algorithms are trying to finding correlation among the items together or among customers too, so Apriori approach is a powerful algorithm in data mining for the recommendation systems area. however, it has some problems in the execution time, and these problems reduces the confident of the approach or even useless and less efficient, let's assume we have 100.000 transactions in the sold item list in a system in which about 10.000 refers to the buyers which buying only an item or just two products in list of their purchase, because of this issue these records has not effect of the finding the correlation among the objects, simultansly these records have bad effect on efficiency of the algorithm and time consuming to analyze, this thesis will try to show how it could improve the efficiency and accuracy of the apriori approach by some preprocessing against to the dataset instead of applying apriori algorithm directly by and this processes are eliminating the unwanted transactions, this task assists to make the algorithm more better because of eliminating the number of records, by this way the process of discovering strong relationships among products more simpler to the rest of the transactions
Benzer Tezler
- Ülke düzeyinde inovasyon, rekabetçilik ve insani gelişim arasındaki ilişkilerin incelenmesi ve bu ilişkilere ulusal kültürün etkisi
Examining the relationship between innovation, competitiveness, human development at the country level and the impact of national culture on these relations
BAŞAK ÇETİNGÜÇ
Doktora
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FETHİ ÇALIŞIR
- Majör koin verileri kullanılarak alt-token'ların fiyatlarının makine öğrenimi modelleri ile tahmini
Predicting the prices of sub-tokens using major coin data through machine learning models
MUHAMMET APAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
EkonometriBursa Uludağ ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET ÇINAR
- The effect of using different feature sets and flight data envelopes on the fidelity of deep learning based system identification of a fighter aircraft
Farklı feature setleri ve uçuş veri zarflarının kullanımının bir savaş uçağının derin öğrenme tabanlı sistem tanımlamasının doğruluğu üzerindeki etkisi
MEHMET CAN ŞEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Uçak Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BARIŞ BAŞPINAR
- Derin öğrenme ağları kullanılarak doğal ortamda hastalıklı domateslerin belirlenmesi
Detection of diseased tomatoes using deep learning networks in natural field
KÖKSAL KAPUCUOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜRVET KIRCI
- A dynamic risk assessment methodology (Dy-RAM) in port waters
Liman sularında dinamik risk değerlendirme (Dy-RAM) metodolojisi
ÜLKÜ ÖZTÜRK
Doktora
İngilizce
2019
Denizcilikİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ KADİR ÇİÇEK