6 results
Search Results
Now showing 1 - 6 of 6
Article Citation - WoS: 12Citation - Scopus: 16A 30-Year Journey of Hospitality and Tourism Research: a Comprehensive Topic Modeling Analysis(Emerald Group Publishing Ltd, 2024) Kurt, Senol; Assefa, Feven Zewdie; Tuzlukaya, Sule Erdem; Karatepe, Osman M.PurposeThe purpose of this study is to provide an overview of the research conducted on hospitality and tourism articles published in Q1 category journals from 1990 to 2023. This study also aims to measure the topic prevalence in selected journals throughout the years, their change over time and similarities of journals.Design/methodology/approachLatent dirichlet allocation algorithm is used as a topic modeling method to identify and analyze topics in hospitality and tourism research over the past 30 years.FindingsThe results of the study indicate that hospitality and tourism research has recently focused on topics such as employee behavior, customer satisfaction, online reviews, medical tourism and tourist experience. However, the results also indicate a negative trend in topics such as hotel management, sustainability, profession, economic growth and tourist destination.Practical implicationsThis study can be used to examine the evolution of research patterns over time, find hot and cold themes and uncover untapped or understudied areas. This can aid academics in their investigations and practitioners in making sound strategic decisions.Originality/valueThis study contributes to the existing literature by providing a new approach and comprehensive analysis of hospitality and tourism research topics. It delineates an overview of the progression of hospitality and tourism research over the past 30 years, identifies the trending topics and explores the potential impacts that these identified topics may have on future studies.Article Citation - WoS: 20Citation - Scopus: 26Increasing Accuracy of Two-Class Pattern Recognition With Enhanced Fuzzy Functions(Pergamon-elsevier Science Ltd, 2009) Celikyilmaz, Asli; Tuerksen, I. Burhan; Aktas, Ramazan; Doganay, M. Mete; Ceylan, N. BasakIn building an approximate fuzzy classifier system, significant effort is laid oil estimation and fine tuning of fuzzy sets. However, in such systems little thought is given to the way in which membership functions are combined within fuzzy rules. In this paper, a robust method, improved fuzzy classifier functions (IFCF) design is proposed for two-class pattern recognition problems. A supervised hybrid improved fuzzy Clustering for classification (IFC-C) algorithm is implemented for structure identification. IFC-C algorithm is based oil it dual optimization method, which yields simultaneous estimates of the parameters of (c-classification functions together with fuzzy c partitioning of dataset based oil a distance measure. The merit of novel IFCF is that the information oil natural grouping of data samples i.e., the membership values, are utilized as additional predictors of each fuzzy classifier function to improve accuracy of system model. Improved fuzzy classifier functions are approximated using statistical and soft computing approaches. A new semi-non-parametric inference mechanism is implemented for reasoning. The experimental results Of the new modeling approach indicate that the new IFCF is it promising method for two-class pattern recognition problems. (c) 2007 Elsevier Ltd. All rights reserved.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.Conference Object Contemporary Research Trends in Mobile Learning(Springer Science and Business Media Deutschland GmbH, 2024) Ekin,C.C.; Algabsi,S.E.This study attempts to conduct a bibliometric analysis of the structure and development of mobile learning research. For this, 7829 publications included in the Elsevier SCOPUS database between 1984 and 2021 were examined using bibliometric analysis by identifying key research areas, most influential authors, co-authorship status of countries, and organizations. As a result of this study, most topics related to mobile learning were Computer Science. “Mobile Learning” was the most used keyword followed by “e-learning” and “higher education”. Top performing organizations were in Taiwan. Taiwan was the major contributor in m-learning publications’ co-citation with other co-authorship countries. © 2024, The Author(s), under exclusive license to Springer Nature Singapore Pte Ltd.Conference Object A Comparison of Neural Network Approaches for Network Intrusion Detection(Springer international Publishing Ag, 2020) Oney, Mehmet Ugur; Peker, SerhatNowadays, network intrusion detection is an important area of research in computer network security, and the use of artificial neural networks (ANNs) have become increasingly popular in this field. Despite this, the research concerning comparison of artificial neural network architectures in the network intrusion detection is a relatively insufficient. To make up for this lack, this study aims to examine the neural network architectures in network intrusion detection to determine which architecture performs best, and to examine the effects of the architectural components, such as optimization functions, activation functions, learning momentum on the performance. For this purpose, 6480 neural networks were generated, their performances were evaluated by conducting a series of experiments on KDD99 dataset, and the results were reported. This study will be a useful reference to researchers and practitioners hoping to use ANNs in network intrusion detection.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.
