2 results
Search Results
Now showing 1 - 2 of 2
Doctoral Thesis A Combined Approach of Clustering and Association Rule Mining for Customer Profiling in Video on Demand Services(2020) Güney, Sinem; Turhan, Çiğdem; Peker, SerhatGünümüzde IPTV (İnternet Protokol Televizyonu) hizmet sağlayıcıları, daha fazla gelir elde etmek için yaptıkları iş girişimlerinin bir parçası olarak VoD (İsteğe Bağlı Video) hizmetleri sunmaktadır. Bunu yapmak için müşteri davranışları ve beklentileri hakkında bilgi sahibi olmaları gerekir. Kullanıcılarla ilgili bu tür bilgiler CRM (Müşteri İlişkileri Yönetimi) sistemlerinde saklanır. Bu çerçevede, bu çalışma VoD hizmetlerindeki müşterileri kümeleme ve dernek kuralı madenciliği teknikleri uygulayarak analiz etmeyi amaçlamaktadır. LRFMP (Uzunluk, Yenilik, Frekans, Parasal ve Periyodiklik) modeli, müşteri davranışlarını bulmak için uygulanır ve k-küme algoritmaları kümelerin ve müşteri profillerinin belirlenmesini sağlar. Sonuç olarak, dört farklı müşteri grubu, 'tüketen ve en değerli', 'daha az tüketen ve daha az değerli', 'daha az tüketen ama sadık' ve 'ne sadık ne de değerli' olarak tanımlanır. Bu çalışma için önemli bir bilgi kaynağı, abonelerin içerik kategorisi ve kiralama tercihleriyle ilgili olarak içerik türü veya türüdür. Bu amaçla, müşterilerin potansiyel kiralarını tahmin etmek için ilişkilendirme kuralı algoritması (Apriori) kullanılır. Bu çalışmada, IPTV hizmet sağlayıcılarının hassas müşteri davranışlarına ve tercihlerine daha fazla ışık tutması için birleşik bir yaklaşım yararlı olacaktır, bu da müşteri memnuniyetini artırmak ve uzun vadede gelirleri artırmak için her bir abone kategorisi için daha hedefli pazarlama stratejileri oluşturulmasına izin verir.Master Thesis Makine Öğrenmesi ile Forex Piyasalarında Alım Satım Kararları Uygulaması(2018) Uzel, Efe; Samut, Pınar KayaBu çalışmada Türk Lirası'nın ABD Doları karşısındaki döviz kurunun değişim yönünün tahmin edilmesi için çevrimiçi makine öğrenmesi kullanılarak modeller oluşturulmuş ve model başarımları FOREX piyasalarında alım-satım benzetimi ile gösterilmiştir. Modellerin eğitim sürecinde; döviz kuru zaman serisi sembolik temsile dönüştürülmekte, içinde örüntüler bulunarak örüntü bazında olasılık dağılımı çıkarılmakta ve bu olasılıklar kullanılarak kurun değişim yönü tahmin edilmektedir. Modellerin parametreleri eniyilenerek model başarımları geçerleme verisi ile alımsatım benzetimi yapılarak gösterilmiş ve başarılı sonuçlar elde edilmiştir. Alım satım benzetimi sonucunda, oluşturulan modellerin %65 ile %100 oranları arasında karla sonuçlanan işlemler yaptığı görülmüştür. Bu durum sadece geçmiş fiyat verileri kullanılarak gelecek fiyatların bir ölçüde tahmin edilebileceğini gösterdiğinden, Türk Lirası kuru piyasası için Zayıf Formda Etkin Piyasa Hipotezinin tam olarak geçerli olmadığı sonucuna varılmıştır.