Analyzing the impact of visual and listing features in real estate listings
Görsel ve listeleme özelliklerinin emlak ilanları üzerindeki etkisinin analizi
- Tez No: 986545
- Danışmanlar: PROF. DR. GÜLFEM ISİKLAR ALPTEKİN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Yapay zeka ve makine öğrenmesi dersi, Öznitelik, Artificial intelligence and machine learning course, Feature extraction
- Yıl: 2025
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Galatasaray Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu çalışma, emlak ilanlarının tıklanma oranı ile görsel ve listeleme özellikleri arasındaki ilişkiyi incelemektedir. Decision Tree, Linear Regression, Random Forest ve XG-Boost gibi çeşitli makine öğrenmesi algoritmaları, tıklanma oranını etkileyen temel özellikleri belirlemek için kullanılmıştır. Makine öğrenmesi modelleri, 3000 emlak ilanından oluşan bir veri kümesi kullanılarak eğitilmiş ve performansları karşılaştırılmıştır. Görsel özellikler ilandaki kapak fotoğrafından, fiyat, oda sayısı, ilçe gibi listeleme özellikleri ise ilan sitesindeki ilanlardan alınmıştır. Bu çalışmanın sonunda hem listeleme hem de görsel özelliklerin tıklanma oranı üzerinde etkili olduğunu gözlemlemiş olduk. Ayrıca bu çalışmada listeleme ve görsel özelliklerin etkisini birbirinden ayrıştırarak ayrı etkilerini gözlemledik.
Özet (Çeviri)
This study investigates the relationship between the visual and listing features of real estate listings and their corresponding Click-Through Rates (CTR). Several machine learning methods were used to identify the key attributes influencing CTR, including Decision Tree, Linear Regression, Random Forrest and XG-Boost. The models were trained and evaluated using a dataset comprising 3000 real estate listings. Visual features were extracted from listings' cover images, while listing-related features such as price, number of rooms, and district, were derived. Our findings indicate that visual image features and listing features have impact on CTR. In the study we also isolate the visual image and listing features and observed their individual contribution to CTR.
Benzer Tezler
- Sosyal mühendislikte komplo tabanlı içeriklerin yapay zekâ ile analizi
Analysis of conspiracy-based content in social engineering with artificial intelligence
EMEL KOÇYİĞİT
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH ÇALLI
- Görsel iletişim tasarımında sembollerin görsel algıya olan etkisi ve şiddet ilişkisi
Impact of symbols on visual perception and relation of violence in visual communication design
SİMGE TUNÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Güzel SanatlarEskişehir Osmangazi ÜniversitesiSanat ve Tasarım Ana Sanat Dalı
DOÇ. BİLGE KINAM
- İş zekası ve duygu analizi: Sakarya merkezli sosyal medya verilerinin doğal dil işleme yaklaşımlarıyla incelenmesi
Business intelligence and sentiment analysis: Examining Sakarya-centric social media data through natural language processing approaches
FURKAN SARAÇOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilişim Sistemleri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İSMAİL HAKKI CEDİMOĞLU
- Josef Svoboda'nın tiyatro ve sahne tasarımı alanındaki yaklaşımı ve uygulamaları
Josef Svoboda's approach and practices in the field of theater and stage design
MEHMET ANIL KONUŞKAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Sahne ve Görüntü SanatlarıDokuz Eylül ÜniversitesiSahne Sanatları Ana Sanat Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ATAY GERGİN