End-to-end automated ui testing framework for web sites with intensive user-system interactions
Yoğun kullanıcı-sistem etkileşimli web siteleri için uçtan uca otomatik kullanıcı arayüzü test metodolojisi
- Tez No: 747207
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET SIDDIK AKTAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Bilgisayar yazılımları, Dağıtık sistemler, Derin öğrenme, Grafiksel kullanıcı arayüzü, Uygulama yazılımı, Computer softwares, Distributed systems, Deep learning, Graphical user interface, Application software
- Yıl: 2022
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Büyük ölçekli bir grafik yapısı, günümüzde çeşitli uygulama alanlarındaki birçok zorlu sorunu çözmek için güçlü bir model olsa da, özellikle e-ticaret alanında, kullanıcı davranışıyla ilgili çeşitli öznitelikleri koruyabilir. Bilgi çıkarma, büyük ölçekli grafik verilerini kullanan derin öğrenme algoritmalarında umut verici bir araştırma alanıdır. Bu tez, büyük ölçekli grafik verileriyle temsil edebileceğimiz bir e-ticaret sitesinde kullanıcıların örtülü gezinme davranışlarını anlamaya odaklanmaktadır. Büyük ölçekli tarama grafiği verilerinden ve e-ticaret sitesinde gezinme kullanıcılarının davranışlarının ayak izlerinden yararlanarak GAN tabanlı bir e-iş akışı öneriyoruz. Bu yöntemle, eğitim verilerinde hiç görünmeyen, sık tekrarlanan çeşitli tıklama akışı veri dizilerini keşfettik. Bu nedenle, önerilen iş e-iş akışı üzerinde performans testlerini göstermek için bir prototip uygulama geliştirilmiştir. Bu tezde yürütülen deneysel çalışmalar, önerilen metodolojinin prototip uygulamamız için fark edilir ve makul sonuçlar ürettiğini göstermektedir.
Özet (Çeviri)
Even though a large-scale graph structure is a powerful model to solve several challenging problems in various applications' domains today, it can also preserve various attributions regarding user behavior, especially in the e-commerce domain. Information extraction is a promising research area in deep learning algorithms using large-scale graph data. This thesis focuses on understanding users' implicit navigational behavior on an e-commerce site that we can represent with the large-scale graph data. We propose a GAN-based e-business workflow by leveraging the large-scale browsing graph data and the footprints of navigational users' behavior on the e-commerce site. With this method, we have discovered various frequently repeated clickstream data sequences, which do not appear in training data at all. Therefore, a prototype application is developed to demonstrate performance tests on the proposed business e-workflow. The experimental studies that are conducted in this thesis show that the proposed methodology produces noticeable and reasonable outcomes for our prototype application.
Benzer Tezler
- Prediction of COVID 19 disease using chest X-ray images based on deep learning
Derin öğrenmeye dayalı göğüs röntgen görüntüleri kullanarak COVID 19 hastalığının tahmini
ISMAEL ABDULLAH MOHAMMED AL-RAWE
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADEM TEKEREK
- IEEE 1149.1 standardı kullanarak test edilebilir lojik devre tasarımı
Testable lojik circit design by using IEEE 1149.1 standard
A.BETÜL TUNCER
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. AHMET DERVİŞOĞLU
- Yapay zeka yaklaşımı ile sefalometrik filmler üzerinden anatomik referans noktalarının tahmini ve açısal analizi
Estimation and angular analysis of anatomical reference points on cephalometric films with artificial intelligence approach
AYŞE BAŞAĞAOĞLU FINDIK
Doktora
Türkçe
2025
Mühendislik BilimleriSüleyman Demirel ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLTEKİN ÖZDEMİR
- A fast 3d flow field prediction around bluff bodies using deep learning
Derin öğrenme kullanılarak küt cisimler etrafındaki 3 boyutlu akış alanının tahmini
FARHAD NEMATI TAHER
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ABDUSSAMET SUBAŞI
- Automated test script generation based on hidden Markov models trained on user browsing behaviors
Kullanıcı gezinti davranışları ile eğitilmiş gizli Markov modellerine dayalı otomatik test betiği üretimi
İZZETTİN ERDEM
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MEHMET SIDDIK AKTAŞ