- Book学术

发布求助

文献互助智能选刊最新文献

5th International Students Science Congress Pub Date : 2021-08-23 DOI:10.52460/issc.2021.025

H. Çelik, Ahmet Çınar

{"title":"Karar Ağacı Algoritması ile E-ticaret Uygulaması","authors":"H. Çelik, Ahmet Çınar","doi":"10.52460/issc.2021.025","DOIUrl":null,"url":null,"abstract":"İnternet kullanımının büyük bir ivme ile arttığı son yıllarda internet sadece bir araştırma ve veri depolama ortamı olmaktan ziyade birer alış veriş merkezi haline dönüştü. E-ticaret olarak adlandırılan bu kavram iş dünyası pazarına farklı bir boyut kazandırdı. Özellikle sosyal medya siteleri son zamanlarda birden fazla e- ticarete dönüşmüştür. Gelişen e-ticaret dünyasında doğru müşteri kitlesine daha yüksek doğruluk payıyla ulaşmaya çalıştığımız bu çalışmada amaç sisteme yeni giriş yapan bir müşteriye eldeki mevcut ürünün satışı yapılabilir mi? Bu çalışma Knime platformu üzerinde KDD veri bilimi yöntemi adımları takip edilerek makine öğrenmesi algoritmalarından karar ağaçları kullanılmış ve öğrenme tiplerinden gözetimli öğrenme ile gerçekleştirildi. Bu çalışmanın scorer sonucu olarak %93,487 bir doğruluk payı elde edildi. Bu çalışmada veri setin üzerinde daha kolay çalışabilmek için Knime’nin düğümlerinden olan Rule Engine vasıtasıyla sözcük türünde aynı tür veriler sayısal veriye dönüştürülerek hem veri setinin daha kolay yorumlanması sağlanmış hem de veri seti üzerinde çalışılırken zamandan kazanç sağlanmıştır.","PeriodicalId":136262,"journal":{"name":"5th International Students Science Congress","volume":"49 1","pages":"0"},"PeriodicalIF":0.0000,"publicationDate":"2021-08-23","publicationTypes":"Journal Article","fieldsOfStudy":null,"isOpenAccess":false,"openAccessPdf":"","citationCount":"0","resultStr":null,"platform":"Semanticscholar","paperid":null,"PeriodicalName":"5th International Students Science Congress","FirstCategoryId":"1085","ListUrlMain":"https://doi.org/10.52460/issc.2021.025","RegionNum":0,"RegionCategory":null,"ArticlePicture":[],"TitleCN":null,"AbstractTextCN":null,"PMCID":null,"EPubDate":"","PubModel":"","JCR":"","JCRName":"","Score":null,"Total":0}

引用次数: 0

摘要

近年来，互联网的使用率急剧上升，互联网已不仅仅是一个研究和数据存储环境，而是变成了一个购物中心。这种被称为电子商务的概念给商业世界市场带来了不同的维度。尤其是社交媒体网站，最近已经变成了不止一个电子商务。在这项研究中，我们试图在发展中的电子商务世界中，以更高的准确率接触到正确的客户群体。这项研究的目的是要找出是否有可能向刚刚登录系统的客户销售现有产品。本研究在 Knime 平台上按照 KDD 数据科学方法的步骤进行，使用了机器学习算法中的决策树和学习类型中的监督学习。研究结果表明，准确率为 93.487%。在这项研究中，为了更轻松地处理数据集，通过 Knime 的节点之一--规则引擎（Rule Engine），将词类型中的同类数据转换成了数值数据，既更轻松地解释了数据集，又节省了处理数据集的时间。

本文章由计算机程序翻译，如有差异，请以英文原文为准。

查看原文本刊更多论文

Karar Ağacı Algoritması ile E-ticaret Uygulaması

İnternet kullanımının büyük bir ivme ile arttığı son yıllarda internet sadece bir araştırma ve veri depolama ortamı olmaktan ziyade birer alış veriş merkezi haline dönüştü. E-ticaret olarak adlandırılan bu kavram iş dünyası pazarına farklı bir boyut kazandırdı. Özellikle sosyal medya siteleri son zamanlarda birden fazla e- ticarete dönüşmüştür. Gelişen e-ticaret dünyasında doğru müşteri kitlesine daha yüksek doğruluk payıyla ulaşmaya çalıştığımız bu çalışmada amaç sisteme yeni giriş yapan bir müşteriye eldeki mevcut ürünün satışı yapılabilir mi? Bu çalışma Knime platformu üzerinde KDD veri bilimi yöntemi adımları takip edilerek makine öğrenmesi algoritmalarından karar ağaçları kullanılmış ve öğrenme tiplerinden gözetimli öğrenme ile gerçekleştirildi. Bu çalışmanın scorer sonucu olarak %93,487 bir doğruluk payı elde edildi. Bu çalışmada veri setin üzerinde daha kolay çalışabilmek için Knime’nin düğümlerinden olan Rule Engine vasıtasıyla sözcük türünde aynı tür veriler sayısal veriye dönüştürülerek hem veri setinin daha kolay yorumlanması sağlanmış hem de veri seti üzerinde çalışılırken zamandan kazanç sağlanmıştır.

求助全文

通过发布文献求助，成功后即可免费获取论文全文。去求助

来源期刊

5th International Students Science Congress

自引率

0.00%

发文量