Sosyal medya verileriyle turizm cazibe merkezlerinin ve optimum gezi rotasının belirlenmesi, Kapadokya örneği
Determination of tourism attraction centers and optimum travel route with social media data, Cappadocia example
- Tez No: 941855
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET EMİN KARKINLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Harita Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 77
Özet
Bu tez çalışması Kapadokya bölgesindeki turistik cazibe merkezlerini belirlemek ve bu noktalar arasında optimum gezi rotaları oluşturmak amacıyla gerçekleştirilmiştir. Python dili kullanılarak sosyal medya platformu Flickr üzerinden 2014-2024 yılları arasında coğrafi etiketli 2.173.307 fotoğrafın meta verisi toplanmış, tekrarlı veriler filtrelenerek 35.987 benzersiz konum verisi elde edilmiştir. Bu veriler, kümeleme analiziyle turistik yoğunluk noktalarının tespiti için kullanılmıştır. Cazibe merkezleri sayısının belirlenmesinde Silhouette, Davies-Bouldin, Dunn ve Calinski-Harabasz indeksleri kullanılmış, en uygun küme sayısı 113 olarak seçilmiştir. K-Means, C-Means ve K-Medoids kümeleme algoritmaları ile küme merkezleri hesaplanarak karşılaştırılmıştır. En düşük hata değerleri K-Medoids, en düşük hata değerleri (MSE: 0.000079, RMSE: 0.008893) ile elde edilmiştir. Optimum rota planlaması için Gezgin Satıcı Problemi (TSP) temelli bir model ve Google Maps API entegrasyonu kullanılmıştır. Kuş bakışı hesaplamalarla 1902,37 km'lik bir rota üretilirken, gerçek yol ağı ve trafik kısıtları dikkate alındığında bu mesafe 1995,65 km olarak revize edilmiştir.
Özet (Çeviri)
This thesis aims to identify tourist attraction points in the Cappadocia region and generate optimal travel routes. Using Python, metadata from 2,173,307 geotagged photos shared on Flickr between 2014 and 2024 were collected. After filtering out duplicate data, 35,987 unique location points were obtained. Clustering analysis was employed to identify tourist density points, and the number of attraction centers was determined using the Silhouette, Davies-Bouldin, Dunn, and Calinski-Harabasz indices, with the optimal cluster count selected as 113. The K-Means, C-Means, and K-Medoids clustering algorithms were compared, and the lowest error values (MSE: 0.000079, RMSE: 0.008893) were achieved using K-Medoids. For optimal route planning, a model based on the Traveling Salesman Problem (TSP) was implemented, integrating the Google Maps API. An initial route of 1,902.37 km was generated using straight-line calculations, which was later revised to 1,995.65 km by considering the actual road network and traffic constraints.
Benzer Tezler
- A data-driven approach to understanding visitors' behaviorto reduce the negative effects of tourism in historical cities
Tarihi kentlerde turizmin olumsuz etkilerini azaltmak için ziyaretçi davranışlarını anlamaya yönelik veri odaklı bir yaklaşım
SEVİM SEZİ KARAYAZI
Doktora
İngilizce
2024
MimarlıkTechnische Universiteit EindhovenMimarlık ve Yapılı Çevre Ana Bilim Dalı
PROF. DR. THEO ARENTZE
DR. ÖĞR. ÜYESİ GAMZE DANE
- Turizm için sosyal medya temelli mekânsal karar destek sisteminin geliştirilmesi ve uygulaması: Artvin ili örneği
Development and implementation of social media-based spatial decision support system for tourism: The case of Artvin province
MUHAMMED ÇAĞRI AKSU
Doktora
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERSİN KARAMAN
- Konumsal analiz yöntemleri ve makine öğrenmesi entegrasyonu ile kitle kaynaklı verilere dayanarak rekreasyonel hareketliliğin haritalanması: Eskişehir örneği
Mapping recreational mobility based on crowdsourced data with the integratıon of spatial analysis methods and machine learning: The case of Eskişehir
AHMET USLU
Doktora
Türkçe
2022
Jeodezi ve FotogrametriEskişehir Teknik ÜniversitesiUzaktan Algılama ve Coğrafi Bilgi Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN UYGUÇGİL
- Sosyal medya kullanımının otel yöneticilerinde oluşturduğu algı ve turistlerin otel tercihindeki rolü: Kış turizmi örneği
The perception of hotel managers created by the use of social media and the role of tourists in hotel preference: The case of winter tourism
VOLKAN TUNCEL
Doktora
Türkçe
2022
TurizmAtatürk ÜniversitesiTurizm İşletmeciliği ve Otelcilik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ÇAVUŞ