Geri Dön

Hibrit metasezgisel yöntemler kullanılarak banka müşterilerinin sadakat durumlarının dinamik olarak kategorize edilmesi

Dynamically categorizing the loyalty status of bank customers using hybrid metaheuristic methods

  1. Tez No: 920127
  2. Yazar: OKTAY EFE
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET MİLLİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Bolu Abant İzzet Baysal Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 62

Özet

Günümüzde birçok müşteri birden fazla banka ile çalışmaktadır. Bu durum bankalar arasındaki rekabeti de arttırmaktadır. Bankalar müşterilerini rakip bankalara kaptırmamak için sadakat oranlarını belirleyip ona göre müşteriye özel hizmetler sunarak müşterilerini elde tutma eğilimindedirler. Bankalar müşterilerinin sadakat oranlarını belirlerken klasik yöntemlerin dışında farklı bakış açılarına ve daha etkin yaklaşımlara ihtiyaç duyabilirler. Bu tez çalışması kapsamında bankaların müşterilerin sadakat oranlarını belirlemek için metasezgisel algoritmalar hibrit bir şekilde kullanılması planlanmaktadır.

Özet (Çeviri)

Nowadays, many customers work with more than one bank. This situation also increases competition between banks. In order not to lose their customers to rival banks, banks tend to retain their customers by determining their loyalty rates and providing customer-specific services accordingly. Banks may need different perspectives and more effective approaches other than classical methods when determining the loyalty rates of their customers. Within the scope of this thesis study, it is planned to use metaheuristic algorithms in a hybrid way to determine the loyalty rates of banks and customers.

Benzer Tezler

  1. Metaheuristic pansharpening based on symbiotic organisms search optimization

    Ortak yaşam arama algoritması tabanlı metasezgisel pan-keskinleştirme

    ÇİĞDEM ŞERİFOĞLU YILMAZ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Jeodezi ve FotogrametriKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OĞUZ GÜNGÖR

  2. Tüketici kredi risklerinin, meta-sezgisel yaklaşımlar ileiyileştirilmiş rastgele ormanlar yöntemi aracılığıyla değerlendirilmesi

    Assessment of consumer credit risk via random forests method improved with a combined meta-heuristic approach

    HAZAR ALTINBAŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    İşletmeDokuz Eylül Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖKTUĞ CENK AKKAYA

  3. Destek vektör makinesi ile sinüs cosinüs algoritması kullanılarak hibrit saldırı tespit sisteminin tasarımı

    The design of hybrid intrusion detection system by using sine cosine algorithm with support vector machine

    SALAAD MOHAMED SLAAD SALAAD MOHAMED SLAAD

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ERKAN ÜLKER

  4. A hybrid deep learning metaheuristic model for diagnosis of diabetic retinopathy

    Diyabetik retinopatinin tanısı için hibrit bir derin öğrenme meta-sezgisel modeli

    ÖMER FARUK GÜRCAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖMER FARUK BEYCA

  5. Gezgin satıcı probleminin çözümü için guguk kuşu arama algoritma tabanlı yeni bir hibrit metasezgisel yöntem

    A new hybrid metaheuristic method based on cuckoo search algorithm for solving the traveling salesman problem

    MUSTAFA FURKAN BERKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKonya Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET SARUCAN