Data mining applications in tourism: Comparative analysis
Turizmde veri madenciliği uygulamaları: Karşılaştırmalı analiz
- Tez No: 667369
- Danışmanlar: Prof. Dr. OSMAN NURİ UÇAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilim ve Teknoloji, Science and Technology
- Anahtar Kelimeler: Elektronik medya, Madencilik yatırımları, Yapay sinir ağları, Electronic media, Mining investments, Artificial neural networks
- Yıl: 2020
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Altınbaş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgi Teknolojileri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bugün itibariyle, küresel turizm endüstrisi, tek tek devletlerin sınırlarının artan açıklığı sayesinde hızla gelişmektedir. Sonuç olarak, dünyaya akan turist sayısı sürekli artmaktadır. Gelişmiş eyaletlerde ikamet eden insanlar, gelişmekte olan ülkelerde ikamet edenlere kıyasla daha fazla gelire sahiptir ve bu nedenle boş zamanlarına diğer eyaletlere turistik ziyaretler şeklinde daha fazla harcama yapabilirler. Bu bağlamda, ayrıntılı olarak incelenmeye değer turizmin özellikle ilginç bir dalı üst düzey turizmdir. Gelişmiş ülkelerdeki yaşlılar veya emekliler zamanlarının ve fonlarının çoğunu yeni ülkeleri ziyaret etmek ve yeni siteleri görüntülemek için harcıyorlar ve bu nedenle bu tür ülkelerde kıdemli turizmin gelişmesine şu anda hangi faktörlerin katkıda bulunduğunu ve hangi faktörlerin sınırlı olduğunu analiz etmek önemlidir. bu dal. Bilgi madenciliğinin temel özellikleri, depolanan veri kalıplarını tespit etmek ve çıkarmak için bir dizi yöntem ve algoritma kullanmaktır. Farklı kuruluşlarda veri madenciliği ve bilginin keşfi için uygulama, karar verme için gerekli olduğundan önemli bir konu haline gelmiştir. İstatistik, veri tabanlı, mekanik öğrenme, modelin yeniden düzenlenmesi, yapay zeka ve bilgisayar kapasiteleri, vb. Alanlarında veri madenciliği yöntemleri uygulanmıştır. Bu tezde, SVC, Naïve Bayes, IB3, Rastgele orman, PART ve Logit Boost, ANN, PSO-NN gibi farklı algoritmalar arasında UCI tarafından sağlanan TripAdvisor.com'dan veri seti üzerinde uygulanan bir karşılaştırma önermiştik. Turizm endüstrisi geri bildirimlerinden Eğitim ve Test veri kümesinin dikkate alınması.
Özet (Çeviri)
As of today, the global tourism industry is rapidly developing thanks to the growing openness of individual states' borders. As a result, the number of tourists flows around the globe is constantly growing. People residing in developed states have greater income as compared to those residing in developing states, and therefore they are able to spend more on their leisure in the form of tourist visits to other states. In this context, a particularly interesting branch of tourism worth investigating in detail is senior tourism. Elderly people or retirees in developed countries tend to spend much of their time and funds on visiting new countries and viewing new sites, and therefore it is important to analyze what factors currently contribute to the development of senior tourism in such countries, and which factors limited this branch. The main characteristics of information mining are to use a range of methods and algorithms to detect and extract data stored patterns . In distinct organizations data mining and implementation for the discovery of information have become a significant aspect because it is essential for decision-making. In the field of statistics, data basing, mechanical learning, model reorganization, artificial intelligence and computer capacities, etc., data mining methods have been implemented. In this present thesis, we proposed a comparation between different algorithms which are SVM, Naïve Bayes, IB3, Random forest, PART, and Logit Boost, ANN, PSO-NN using applied them on dataset from TripAdvisor.com provide by UCI. Considering both the Training and Testing dataset from tourism industry feedback.
Benzer Tezler
- Konya tarihi taş yapılarda alternatif onarım malzemeleri: andezitik tüf örneği
Alternative repair materials in historical stone buildings in Konya: The case of andesitic tuff
ŞERİFE SÜMEYRA GÜREL
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
MimarlıkNecmettin Erbakan ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MUSTAFA DERELİ
- Yatırım planlamasında meteorolojik veriler ile veri madenciliği kümeleme uygulamaları
Data mining clustering analysis applications with meteorological data in investment planings
ORAL KILINÇ
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
MeteorolojiMilli Savunma ÜniversitesiHarekat Araştırması Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEVRİYE GENCER
- Seyahat acentalarında veri madenciliği: Antalya bölgesinde bir uygulama
Data mining in travel agencies:A reseach in Antalya region
ABDULLAH AKGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2012
TurizmAkdeniz ÜniversitesiTurizm İşletmeciliği ve Otelcilik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BEYKAN ÇİZEL
- Sağlık sektöründe aykırı verilerin algılanması ve yorumlanması için mekânsal-zamansal veri madenciliği kullanımı
Using of spatio-temporal data mining for trajectory outlier detection and interpretation in health care services
ŞEYMA YÜCEL ALTAY
Yüksek Lisans
Türkçe
2014
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDULSAMET HAŞILOĞLU