Çoklu ölçüt oy değerleri üzerinden veri madenciliği
Data mining on multi-criteria rating values
Yazar: TUĞBA TÜRKOĞLU
Danışman: YRD. DOÇ. İBRAHİM YAKUT
Anadolu Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bilgi ve iletişim teknolojilerinin gelişmesi, müşterilerin ürün ve hizmetler hakkında görüş, yorum ve değerlendirmelerini internet üzerinden paylaşma imkânı sunmuştur. Müşterilerin bu ürünleri değerlendirirken birden fazla ölçütü dikkate alarak değerlendirmesi yaygın bir uygulamadır ve bu şekilde müşterilerden toplanmış veriler de mevcuttur.  Çoklu ölçüt müşteri değerlendirmelerinde veri madenciliği yöntemleri kullanılarak, müşteri beklentilerinin ve profillerinin etkili bir şekilde analizi gerçekleştirilebilir. 
Bu çalışmada çoklu ölçüt oy değerlerinin veri madenciliği yöntemleri kullanılarak nasıl inceleneceğine odaklanılmıştır. Havayolu yolcularının uçuş deneyim değerlendirmeleri ele alınarak, yolcu eğilimleri tespit edilmeye çalışılmış ve yolcu profillerinin nasıl oluşturulacağı tartışılmıştır. Özellik tabanlı ve benzerlik tabanlı kümeleme yaklaşımlarıyla veriler incelenmiştir. Özellik tabanlı yaklaşımda, müşteriler seçilen özelliklere göre gruplandırılırken ikinci yaklaşımda probleme özgü benzerlik tabanlı kümeleme algoritmaları önerilmiştir. Önerilen kümeleme yöntemlerinde her bir kullanıcı için hesaplanması gereken benzerlik skoru tanımlanmış ve bu skora göre karakteristik kullanıcılar belirlenmiştir. Yolcular, karakteristik kullanıcılara olan benzerliklerine dayanarak, gruplandırılmıştır. Bu yöntemle elde edilen her bir küme için ReliefF algoritması uygulanarak niteliklerin yolculara göre önem sırası belirlenmiştir.

Abstract:
The development of information and communication technologies offers the possibility of sharing on customer views, comments and ratings about products and services over the Internet. Customers evaluate services or products by taking into account multiple criteria and in this context there are datasets collected from customers. Customer expectations and profiles can be effectively analyzed using data mining techniques over multi criteria customer reviews. 
In this study, we focus on how multi criteria rating values will be investigated using data mining techniques. Using in-flight experience reviews of airline passenger, passenger trends are tried to be identified and how passenger profiles can be formed is discussed. Data are examined with feature-based and similarity-based clustering approaches. While feature-based approach grouped customers according to selected features, in the second approach novel similarity-based clustering algorithms are proposed in the view of research problem. In the proposed clustering methods, similarity score is defined to be computed for each users and according to this score characteristic users are determined. Passengers are clustered based on similarity between passenger and characteristic users.  Then, ReliefF algorithm is applied for each obtained cluster, features are ranked according to importance in the view of passengers.