Geri Dön

Yapay zekâ ve veri madenciliği teknikleriyle müşteri profili tanımlama: Müşteri ilişkileri yönetimi dinamik modelleme uygulaması

Defining customer profile with artificial intelligence and data mining techniques: Customer relations management dynamic modeli̇ng application

  1. Tez No: 880989
  2. Yazar: ALİ ALSAÇ
  3. Danışmanlar: PROF. DR. MEHMET MUTLU YENİSEY
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 175

Özet

Bilgi Teknolojileri Hizmet Yönetimi anlayışının gelişim yönü Yapay Zekâ destekli modellerin iş ve yönetim süreçleri içerisinde giderek daha etkin bir rol alması doğrultusunda ilerlemektedir. Özellikle müşteri destek taleplerinin yönetilmesinde insan uzmanlar tarafından sağlanan hizmetlerin azalması, yapay zeka tabanlı karar destek sistemlerinin etkisinin artmasının etkileri araştırılırken bu dönüşümün temelinde kullanılan tekniklerin de incelenmesi tez çalışmasında önem bir yer tutmaktadır. Müşteri destek taleplerinin tamamlanma sürelerinin tahmin edilmesi, önceliğinin belirlenmesi ve en uygun uzmana atanması için çeşitli regresyon, sınıflandırma yöntemleri deneysel olarak incelenmiştir. Sonuçlar Belirlilik Katsayısı, Doğruluk, Kesinlik ve F1 Skoru ölçütleriyle karşılaştırılarak Karar Ağacı Regresyonu, Yapay Sinir Ağı Sınıflandırma Algoritması ve BERT tabanlı bir ön eğitimli büyük dil modeli kullanılan bir sistem mimarisi önerilmektedir.

Özet (Çeviri)

The evolution of the Information Technology Service Management approach is that Artificial Intelligence-supported models are taking an increasingly effective role in management processes. In thesis study, it is important to study the basic techniques of this transformation while analyzing the effects of the decrease in the services provided by human experts and the increase in the impact of artificial intelligence-based decision support systems, especially in the management of customer support tickets. Various regression and classification methods are experimentally analyzed for predicting the completion time of customer support tickets, determining the priority and assigning the tickets to the most appropriate expert. The results are compared with the Coefficient of Determination, Accuracy, Precision and F1 Score criteria and a system architecture using Decision Tree Regression, Artificial Neural Network Classification Algorithm and a BERT based pre-trained large language model is proposed.

Benzer Tezler

  1. Doğal taş karolarının görüntü işleme ve makine öğrenmesi teknikleri ile sınıflandırılması

    Classification of natural stone tile with image processing and machine learning technique

    MUSTAFA TEMİZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İşletmeSivas Cumhuriyet Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OĞUZ KAYNAR

  2. Analitik hiyerarşi süreci ve veri madenciliği teknikleriyle hibrit bir karar destek sistemi uygulaması: kovid19 tanısı

    A hybrid decision support system application with analytic hierarchy process and data mining techniques: diagnosis of COVİD 19

    AHMET BURSALI

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    BiyoistatistikEge Üniversitesi

    Biyoistatistik ve Tıbbi Bilişim Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ASLI SUNER KARAKÜLAH

  3. Computational prediction of protein subcellular localization and function

    Protein içi hücre içi konum ve fonksiyonlarının işlemsel yöntemlerle tahmini

    MUTLU DOĞRUEL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSabancı Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. OSMAN UĞUR SEZERMAN

  4. Metin madenciliği ve derin ağlar ile soru cevap sistemi

    Question answering system with text mining and deep networks

    HÜSEYİN AVNİ ARDAÇ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDüzce Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. PAKİZE ERDOĞMUŞ

  5. Kardiyovasküler hastalıklarının teşhisine yönelik makine öğrenmesi algoritmaları ile karar destek sistemi tasarımı

    Decision support system design with machine learning algorithms for the diagnosis of cardiovascular diseases

    AMIR KARAJ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilim ve TeknolojiMarmara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEHRA AYSUN ALTIKARDEŞ

    PROF. DR. ALİ SERDAR FAK