TY  - JOUR
T1  - Yapay Sinir Ağları ile Reklam Sektöründe Kullanıcı Profili Çıkarma Uygulaması: Çin – Türkiye Örneği
TT  - In the Advertising Industry With Artificial Neural Networks Application Extraction User Profile: CHINA – TURKEY CASE
AU  - Topal, İbrahim
AU  - Uçar, Muhammed Kürşad
PY  - 2018
DA  - December
JF  - Veri Bilimi
JO  - Data Sci. J.
PB  - Murat GÖK
WT  - DergiPark
SN  - 2667-582X
SP  - 20
EP  - 28
VL  - 1
IS  - 1
LA  - tr
AB  - Dünya turizminde önemli noktalardan olanTürkiye’nin pazar payını arttırmak için çeşitli girişimleri bulunmaktadır.Bununla birlikte, dünyanın en kalabalık ülkesi Çin’de 2018 yılı “Türkiye TurizmYılı” ilan edilmiştir. Türkiye’ye mevcut kapasitesine göre nispeten az turistingeldiği Çin çeşitli fırsatları barındırmaktadır. Türkiye’nin yapacağı başarılıtutundurma faaliyetleri 110 milyar dolarlık Çin pazarındaki payının artmasınısağlayabilecektir. Çalışma ile Türkiye’yi tercih etmesi beklenen Çinlituristlerin profilleri çıkarılarak Türkiye’nin tutundurma faaliyetlerine katkısağlanması amaçlanmaktadır. Tüketicilerce yoğun kullanıma sahip TripAdvisorsitesinden Çinlilerin tüm ülkelerdeki ve ülkelerindeki seyahat geçmişleritoplanmıştır. Çalışma ile Çinlilerin yurtdışı seyahatlerinde Türkiye’yi tercihetme potansiyelleri yapay sinir ağları ile belirlenmiştir. Bu bağlamdaöncelikle, geliştirilen model farklı performans kriterleri ile test edilmiştir.Performans değerlendirme kriterleri şunlardır: doğruluk oranı, özgüllük,duyarlılık, kappa katsayısı, F-Ölçümü. Çalışmanın sonucunda yüksek doğrulukoranına sahip, Türkiye’yi seçecek Çinlilerin belirlenmesi sağlanmıştır. Busayede uygun profil seçimi sağlanarak Türkiye turizmi ile ilgili reklamlarÇinlilere gösterilmesine katkı sağlanmıştır.
KW  - Pazarlama
KW  - Tutundurma
KW  - Kullanıcı Profili
KW  - Türkiye Turizm Yılı
KW  - Çin Turizmi
KW  - Yapay Sinir Ağlar
N2  - Turkey which is animportant tourist spot in the world has various attempts to increase marketshare. In addition to, 2018 is announced as "Turkey Tourism Year" inChina which is the most populous country in the world. It has variousopportunities in China which has sent fewer tourist according to its availablecapacity to Turkey. Turkey's accomplished promotion activities can improve itsshare in $110 billion China market. With this study it has aimed to supportTurkey's promotion activities by find out Chinese tourist profiles who hasexpected to prefer Turkey. Chinese tourists routes, include domestic and allother countries, were gathered from the TripAdvisor site, which is intensivelyused by consumers. With this study, it has determined Chinese tourists Turkey preferencespotential with artificial neural networks, in case of go abroad. In this context,firstly, the developed model was tested with different performance criteria. Performance evaluationcriteria are: accuracy rate, specificity, sensitivity, kappa coefficient,F-measure. with high accuracy in the result of the study, it has been shownthat can be determine Chinese who will prefer Turkey for travel. In this way, it has beencontributed to answer of "the right person" which is an important questionin Turkey's promotion activities in China.
CR  - [1]	L. Heyne, “Electronic Word of Mouth – a New Marketing Tool ?”, Univ. Appl. Sci., c. 49, 2009.
CR  - [2]	Nielsen, “Under The Influence: Consumer Trust in Advertising”, 2013. .
CR  - [3]	W. Internet ve U. Statistics, “Internet World Stats Usage and Population Statistics”, 2018. [Çevrimiçi]. Available at: http://www.internetworldstats.com/stats.htm. [Erişim: 06-Haz-2018].
CR  - [4]	D. Zarrella, The Social Media Marketing Book, sayı 1. 2010.
CR  - [5]	S. Kemp, “Digital in 2017: Global Overview”, wearesocial.com, 2017. .
CR  - [6]	M. S. Yadav, K. de Valck, T. Hennig-Thurau, D. L. Hoffman, ve M. Spann, “Social commerce: A contingency framework for assessing marketing potential”, J. Interact. Mark., c. 27, sayı 4, ss. 311–323, 2013.
CR  - [7]	TripAdvisor, “Media Center”, TripAdvisor, 2018. [Çevrimiçi]. Available at: https://tripadvisor.mediaroom.com/us. [Erişim: 16-May-2018].
CR  - [8]	“Media Center”, TripAdvisor, 2017. [Çevrimiçi]. Available at: https://tripadvisor.mediaroom.com/2018-05-10-TripAdvisor-Has-a-Massive-Influence-on-a-5-Trillion-and-Growing-Global-Travel-Economy-According-to-New-Oxford-Economics-Study. [Erişim: 16-May-2018].
CR  - [9]	R. Turner, “Travel & Tourism Economic Impact 2017: World”, World Travel & Tourism Council, 2017. [Çevrimiçi]. Available at: https://www.wttc.org/-/media/files/reports/economic-impact-research/regions-2017/world2017.pdf. [Erişim: 18-May-2018].
CR  - [10]	Alison Millington, “The most visited cities around the world in 2017 - Business Insider”, Business Insider, 2017. [Çevrimiçi]. Available at: http://uk.businessinsider.com/the-most-visited-cities-around-the-world-in-2017-2017-9/#1-bangkok-thailand-202-million-international-visitors-30. [Erişim: 06-Haz-2018].
CR  - [11]	TÜİK, “Turizm İstatistikleri, IV.Çeyrek: Ekim-Aralık ve Yıllık, 2017”, Türkiye İstatistik Kurumu, 2018. .
CR  - [12]	C. N. T. Administration, “2017 China Tourism Facts & Figures”, www.travelchinaguide.com, 2017. [Çevrimiçi]. Available at: https://www.travelchinaguide.com/tourism/2017statistics/. [Erişim: 18-May-2018].
CR  - [13]	TÜİK, “Giriş Yapan Yabancı ve Vatandaşlar”, Türkiye İstatistik Kurumu, 2017. [Çevrimiçi]. Available at: http://www.tuik.gov.tr/PreTablo.do?alt_id=1072.
CR  - [14]	M. K. Uçar, M. R. Bozkurt, C. Bilgin, ve K. Polat, “Automatic detection of respiratory arrests in OSA patients using PPG and machine learning techniques”, Neural Comput. Appl., c. 28, sayı 10, ss. 2931–2945, Eki. 2017.
CR  - [15]	J. Farajzadeh, A. Fakheri Fard, ve S. Lotfi, “Modeling of monthly rainfall and runoff of Urmia lake basin using ‘feed-forward neural network’ and ‘time series analysis’ model”, Water Resour. Ind., c. 7–8, ss. 38–48, Eyl. 2014.
CR  - [16]	M. Zounemat-kermani, O. Kisi, ve T. Rajaee, “Performance of radial basis and LM-feed forward artificial neural networks for predicting daily watershed runoff”, Appl. Soft Comput., c. 13, sayı 12, ss. 4633–4644, Ara. 2013.
CR  - [17]	Reha Alpar, Spor, Sağlık ve Eğitim Bilimlerinden Örneklerle Uygulamalı İstatistik ve Geçerlik - Güvenirlik. Detay Yayıncılık, 2016.
UR  - https://dergipark.org.tr/tr/pub/veri/issue//488228
L1  - https://dergipark.org.tr/tr/download/article-file/605462
ER  -