E-ticarette veri madenciliği yaklaşımlarıyla müşteriye hizmet sunan akıllı modüllerin tasarımı ve gerçekleştirilmesi
- Global styles
- Apa
- Bibtex
- Chicago Fullnote
- Help
Abstract
E-TİCARETTE VERİ MADENCİLİĞİ YAKLAŞIMLARIYLA MÜŞTERİYE HİZMET SUNAN AKILLI MODÜLLERİN TASARIMI VE GERÇEKLEŞTİRİMİ Fatih Aydoğan ÖZ E-ticarette müşteri ve ürün fazlalılığı sebebiyle müşteriler ve ürünler iyi bir şekilde gruplanamamakta ve eşleştirilememektedir. Tez kapsamında hedeflenen, e-ticarette bulunan müşteri ve ürünlerin veri madenciliği teknikleriyle özdevimli bir şekilde gruplanması ve bunların en etkili bir şekilde eşleştirilmesinin sağlanmasıdır. Müşterilerin ve ürünlerin gruplandırılmasında esnek bir yapı elde etmek için bunların birbirinden bağımsız gruplandırılması sağlanmıştır. Müşteri gruplamaları için veri madenciliğinin EM kümeleme algoritmalarından, ürün gruplamaları için ise APRİORİ eşleştirme algoritmalarından faydalanılmıştır. Yeni bir müşterinin grubunun belirlenebilmesi için J4.8 sınıflandırma algoritmasından faydalanılmıştır. Birbirinden bağımsız yapılan müşteri ve ürün gruplamasından sonra bu grupların eşleştirmeleri gerçekleştirilmiştir. Gruplama eşleştirmelerinde yapay sinir ağlan sistemlerindeki modeller kullanılmıştır. Bir müşterinin bir üründen aldığı hizmet yine yapay sinir ağ modellerindeki yaklaşımlar kullanılarak sağlanmıştır. Anahtar Sözcükler: Veri madenciliği, e-ticaret, müşteri ve ürün gruplandırılması ve eşleştirmesi. Danışman: Prof. Dr. Ünal YARIMAĞAN, Hacettepe Üniversitesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü. DESIGN AND IMPLEMENTATION OF DATA MINING MODULES FOR E-COMMERCE Fatih AYDO?AN Hacettepe University, Department of Computer Engineering ABSTRACT Large amounts of customers and products of e-commerce is the reason of the difficulty for grouping and matching them. The aim of this work is grouping the customers and products automatically and matching them efficiently using data mining techniques. In order to have a flexible structure, customers and products are grouped independently. EM clustering algorithm was used for grouping customers where APRİORİ association algorithm was selected for products. In addition to this, J4.8 classifiying algorithm is the one that is used to determine the group of a new customer. After grouping the customers and products independently, these groups were matched each other by means of neural network models. The service, selection of products that would be presented to a customer, was also determined using neural network models. Keywords: Data mining, e-commerce, segmenting customers and products and associate them. Advisor: Prof.Dr. Ünal Yarımağan, Hacettepe University, Department of Computer Engineering
Collections