Cep telefonu kullanıcı davranışı modelleme
Mobile phone user behavior modelling
Yazar: DUYGU SİNANÇ
Danışman: PROF. DR. ŞEREF SAĞIROĞLU
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Çevrim içi işlem trafiği, e-posta, metin, belge, video, ses, resim, tıklama akışları, sistem günlükleri, arama sorguları, sosyal ağ etkileşimleri, istatistiksel veriler, sağlık kayıtları, bilimsel veriler, devlet ve özel sektöre ait kayıtlar, sensörler ve cep telefonları tarafından oluşturulan veri devasa boyutlara ulaşmaktadır. Bu büyük hacimli, çeşidi bol ve hızla akan veri büyük veri olarak adlandırılmaktadır. Büyük verinin değere dönüştürülmesi, kurum ve kuruluşların geleceğe yönelik yeni stratejiler oluşturması, mevcut problemlerinin tespiti ve çözümüne yönelik yeni yollarının üretilmesine katkılar sağlamaktadır. Bu tez kapsamında, öncelikle büyük veri analizlerinin yapılmasına temel teşkil etmesi bakımından veri madenciliği süreçleri ve büyük veri olgusu ayrıntılı olarak incelenmiştir. Kullanıcıların, mobil uygulama platformuna yaptıkları isteklere ait bilgilerin bulunduğu gerçek bir veri seti daha doğru sonuçlar elde etmek için ön işlemden geçirilmiştir. Daha sonra, görsel ve kural tabanlı analiz teknikleri bu veri seti üzerinde uygulanmıştır. Sonuç olarak, isteklerin indirme veya ödeme işlemi ile sonuçlanma yüzdesinin tespit edildiği karar ağacı tabanlı birliktelik kuralları oluşturulmuştur. Bu sayede platforma erişim sağlayan her kullanıcının, büyük ihtimalle satın alacağı veya hiç ilgilenmeyeceği uygulamalar, kullanıcı henüz bu davranışı gerçekleştirmeden tahmin edilir hale getirilmiştir. Son olarak da elde edilen tecrübeler doğrultusunda, ideal bir mobil kullanıcı davranış modeli önerilmiştir. Bu tez çalışması sayesinde, akademik literatürün ve mobil sektörün geliştirilmesinin sağlanmasının yanı sıra, telekomünikasyon firmalarının gerek kurumsal üretim ve pazarlama stratejileri belirlemesine, gerekse kullanıcı odaklı öneri veya kampanya geliştirilmesi sürecine katkılar sağlanacak ve önerilen yeni modelin yapısı ile gelecekte verilerin daha sağlıklı olarak değerlendirilmesi mümkün olacaktır.

Abstract:
Data is reaching gigantic size because of online transactions, e-mail, text, document, video, audio, image, click stream, system logs, search queries, social network interactions, statistical data, medical records, scientific data, government and industrial records, sensors and mobile phones. This huge, various and stream data is named as big data. Converting big data into valuable information provides many benefits for organizations and institutions such as creating new strategies for the future or determination of the problems and the generation of new ways to solve them. This thesis introduces big data phenomenon and data mining process and examines big data and its analysis. A real data set containing the information on the mobile phone users' requests is first preprocessed for obtaining more accurate results. Secondly, visual and rule based analyses are performed on the data set. As a result of this step, decision tree based association rules were created to determine the payments or downloads of users. By this way, user purchase status or no visit count of the applications can be predicted before users' visits. Finally, with the help of gained or extracted information and experience, an ideal mobile user behavior model is proposed. It is expected that the output of this thesis will provide new perception to the literature and mobile phone industry. It will also contribute to telecommunication companies not only identifying production and marketing strategies but also developing user oriented suggestions, campaign or outcomes. In addition, with the help of the suggested model, evaluating and analyzing big data better and accurate might be achieved for the future processing.