Veri madenciliği aracı olarak genetik algoritmalar ile yapay sinir ağları ve yapay sinir ağı-genetik algoritma melez modelinin müşteri değerlendirilmesinde kullanılması
Genetic algorithms and artificial neural networks as data mining tools and usage of artificial neural-genetic algorithm hybrid model for customer evaluation
Yazar: OSMAN ARDA MERİÇ
Danışman: PROF. DR. YILMAZ TULUNAY
İstanbul Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / İşletme Ana Bilim Dalı / Sayısal Yöntemler Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2004
Konu: İşletme = Business Administration
Dizin: Algoritmalar = Algorithms ; Genetik algoritmalar = Genetic algorithms ; Kullanım değerlendirme = Usage evaluation ; Melez sistemler = Hybrid systems ; Müşteri tutumu = Customer attitude ; Müşteri yönelimi = Customer orientation ; Veri madenciliği = Data mining ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks

Özet:
Bu tez çalışmasının temel amacı, ham veriden yola çıkarak işlenmiş bilginin elde edilmesini hedefleyen önemli metodoloji olan Veri Madenciliği(VM) kavramını işlemektir. Bu çalışma VM ile ilgili tüm ana konulara kapsamlı bir bakış açısı sunmaktadır. VM aracı olarak kullanılan çok çeşitli teknikler vardır. Bunlardan bazıları, Bulanık mantık(Fuzzy Logic), istatistiksel teknikler, genetik algoritmalar(GA), yapay sinir ağları (YSA) ve karar ağaçlarıdır. Bu çalışma, özellikle iki temel VM aracı olan GA'ın ve YSA'ların temellerine, prensiplerine ve uygulamalarına odaklanmıştır. Bunun başlıca sebebi, GA'ın ve YSA'ların esnek ve kullanışlı doğalarıdır. Çalışmamızın uygulama kısmında, GA ve YSA tekniklerini birlikte kullanan melez bir model geliştirdik. Bu modelin temel hedefi, var olan verileri kullanarak bazı yapısal özelliklerin ortaya çıkarılmasıdır. Bu melez model dört temel uygulama aşaması önermektedir. A. GA ile birincil eğitim, B. Genelleştirilmiş delta kuralı ile birincil eğitim sonuçlarının geliştirilmesi, C. Eğitim süreci sonuçlarının test edilmesi, D. Modelin tahminde kullanılmasıdır. Bu çalışmada geliştirilen model, müşteri değerlendirilmesinde kullanılmıştır. Uygulamaya konu olan veriler internet servis sağlayıcısı olan bir Türk firmadan elde edilmiştir. Firma, müşterilerini, gruplama ve sınıflandırma yoluyla değerlen dirmeyi hedeflemektedir. Geliştirdiğimiz modeli, müşteri değerlendirmeye yönelik olarak eğittik, gerekli testleri yaparak genelleştirilebiiiriiğini sınadık ve tahminde kullanılmaya hazır hale getirdik. m

Abstract:
The main purpose of this dissertation is to cover Data Mining (DM) concept, which is an essential methodology to discover knowledge from data. This study presents a comprehensive view of all major issues related to DM. There are various techniques used for DM process such as fuzzy logic, statistical techniques, genetic algorithms (GA), artificial neural networks (ANN), and decision trees. The dissertation focuses particularly on the fundamentals, principles, and applications of two major DM techniques; GA and ANN, because of their flexible and practical nature. We have constructed a hybrid model, which uses GA and ANN together, for the application section of the study. The main aim of the model is to recognize patterns from the historical data set. The hybrid model consists of four main stages; A. The initial training of the ANN with GA B. Improving the performance of the initial training stage with the generalized delta rule, C. Testing the results, D. Using the model for prediction. In this study, the hybrid model was used for customer evaluation. Customer records were obtained from a Turkish Internet service provider company. The company would like to evaluate their customers by grouping and scoring them. We have used our model for the evaluation. We have trained the ANN-GA model, tested the results, and generalized the model for further forecasts. IV