Araştırma Makalesi
BibTex RIS Kaynak Göster

KABA KÜME YAKLAŞIMIYLA TÜKETİCİ DAVRANIŞLARININ ÖNGÖRÜLMESİ

Yıl 2019, Cilt: 41 Sayı: 1, 51 - 64, 12.07.2019
https://doi.org/10.14780/muiibd.582304

Öz

Bu çalışmada, tüketici davranışlarının kaba küme teorisine dayanan kural türetme algoritmalarıyla öngörülmesi amaçlanmıştır. Romanya Akademisi Dünya Ekonomisi Enstitüsü tarafından toplanan “Romanya - finansal okuryazarlık ve finansal hizmetler anketi” verileri kullanılmıştır. Çalışmada ön işlem olarak kaba küme teorisinin alt yaklaşım ve üst yaklaşım kümeleri kullanılarak veri kümesindeki gereksiz nitelikler elenmiş sadece vazgeçilemeyen niteliklerden oluşan çekirdek veri kümesi oluşturulmuştur. Çekirdek veri kümesine kural türetme algoritması olan LEM2 algoritması uygulanarak tüketici davranışlarını yüksek başarımla öngörebilen kurallar elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre kaba küme teorisine dayanan kural türetme algoritmaları tüketicilerin karar verme biçimleri ve davranış biçimlerinin öngörülmesini sağlayabilecek uygun bir araçtır.

Kaynakça

  • ALPAYDIN, E. (2011). Yapay Öğrenme. İstanbul: Boğaziçi Üniversitesi Yayınevi.
  • BADEA (STROIE), L. M. (2014). Predicting Consumer Behavior with Artificial Neural Networks, Emerging Market Queries in Finance and Business EMQFB2013, Procedia Economics and Finance 15: 238 –246
  • BLASZCZYNSKI, J., Greco, S., Slowinski, R. (2007). Multi-criteria Classification – a New Scheme for Application of Dominance-based Decision Rules, European Journal of Operational Research 181: 1030–1044.
  • CLARK, P., Niblett, T. (1989). The CN2 Induction Algorithm, Machine Learning, 3 (4): 261-283.
  • CELOTTO, E., Ellero, A., Ferretti, P. (2012). Short-medium term tourist services demand forecasting with rough set theory. Procedia Economics and Finance, 3:62-67.
  • CUI, N., Cui, Q. (2009). A Rough-Set Based Approach to Predict Consumers’ Brand Preference, International Workshop on Intelligent Systems and Applications, Wuhan, 1-4 .
  • GRZYMALA-BUSSE J.W. (2009). Rule Induction, In: Maimon O., Rokach L. (eds) Data Mining and Knowledge Discovery Handbook. Springer, Boston, MA:1-19.
  • FURAJI, F., Latuszyńska, M., Wawrzyniak, A., Wasikowska, B. (2013). Study on the influence of advertising attractiveness on the purchase decisions of women and men., Journal of International Studies, 6(2): 20-32.
  • HUANG, C., Yang, Y., Tzeng, G., Cheng, S., Lee, H. (2010). 4G Mobile Phone Consumer Preference Predictions by Using the Rough Set Theory and Flow Graphs, PICMET 2010 Technology Management for Global Economic Growth, Phuket: 1-10.
  • LIAO, S. H., Chang, H. K. (2016). A rough set-based association rule approach for a recommendation system for online consumers, Information Processing & Management, 52(6):1142-1160.
  • LIOU, J.J.H, Tzeng, G., (2010). A Dominance-based Rough Set Approach to Customer Behavior in the Airline Market, Information Sciences, 180 (11): 2230-2238.
  • MICHALSKI, R. S., Mozetic, I., Hong, J., Lavrac, N. (1986). The AQ15 Inductive Learning System: an Overview and Experiments, Department of Computer Science, University of Illinois.
  • PAWLAK, Z. (1982). Rough Sets, International Journal of Computer and Information Sciences, 11: 341-356.
  • PAWLAK, Z. (2005). Rough Sets and Flow Graphs, Lecture Notes in Computer Science, 3641: 1-11.
  • R Core Team (2018). R :A Language and Environment for Statistical Computing. R Foundation for Statistical Computing, Vienna, Austria. R version 3.5.0. https://www.R-project.org/ (Erişim Tarihi: 1.9.2018).
  • RIZA, L. S., Janusz, A. (2015). RoughSets: Data Analysis Using Rough Set and Fuzzy Rough Set Theories. R package version 1.3-0. https://CRAN.R-project.org/package=RoughSets (Erişim Tarihi: 1.9.2018).
  • RUMELHART, D. E., Hinton, G. E., Williams, R. J. (1986), Learning Representation by Back-propagating Errors, Nature, 323, 533-536.
  • QUINLAN, J.R. (1986). Induction of Decision Trees, Machine. Learning, 1:81–106.
  • QUINLAN, J.R. (1993). C4.5: Programs for Machine Learning, Morgan Kaufmann Publishers Inc., San Francisco, CA.
  • TRIPATHY, B.K. (2009). “Rough Sets on Fuzzy Approximation Spaces and Intuitionistic Fuzzy Approximation Spaces”, Rough Set Theory: A True Landmark in Data Analysis, Derleyen: Abraham A., Falcón R., Bello R., Series: Studies in Computational Intelligence, (174), Springer, Berlin, Heidelberg: 3-44.
  • WALCZAK, B., Massart, D. L. (1999). Rough Sets Theory, Chemometrics and Intelligent Laboratory Systems, 47 (1): 1-16.
  • ZADEH, L. A. (1965). Fuzzy sets, Information and control, 8(3): 338-353.
  • ZHANG, Y., Zhao, Z., Yu, J., Wang, K. (2014). Application of rough sets in E-commerce consumer behavior prediction, Advanced Science and Technology Letters Vol.53 (ICM 2014): 255-260.
Toplam 23 adet kaynakça vardır.

Ayrıntılar

Birincil Dil Türkçe
Bölüm Makaleler
Yazarlar

Nilgün Güler Bayazıt Bu kişi benim 0000-0003-0221-294X

Yasemen Uçan Bu kişi benim

Yayımlanma Tarihi 12 Temmuz 2019
Gönderilme Tarihi 1 Şubat 2019
Yayımlandığı Sayı Yıl 2019 Cilt: 41 Sayı: 1

Kaynak Göster

APA Güler Bayazıt, N., & Uçan, Y. (2019). KABA KÜME YAKLAŞIMIYLA TÜKETİCİ DAVRANIŞLARININ ÖNGÖRÜLMESİ. Marmara Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Dergisi, 41(1), 51-64. https://doi.org/10.14780/muiibd.582304
AMA Güler Bayazıt N, Uçan Y. KABA KÜME YAKLAŞIMIYLA TÜKETİCİ DAVRANIŞLARININ ÖNGÖRÜLMESİ. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi. Temmuz 2019;41(1):51-64. doi:10.14780/muiibd.582304
Chicago Güler Bayazıt, Nilgün, ve Yasemen Uçan. “KABA KÜME YAKLAŞIMIYLA TÜKETİCİ DAVRANIŞLARININ ÖNGÖRÜLMESİ”. Marmara Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Dergisi 41, sy. 1 (Temmuz 2019): 51-64. https://doi.org/10.14780/muiibd.582304.
EndNote Güler Bayazıt N, Uçan Y (01 Temmuz 2019) KABA KÜME YAKLAŞIMIYLA TÜKETİCİ DAVRANIŞLARININ ÖNGÖRÜLMESİ. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi 41 1 51–64.
IEEE N. Güler Bayazıt ve Y. Uçan, “KABA KÜME YAKLAŞIMIYLA TÜKETİCİ DAVRANIŞLARININ ÖNGÖRÜLMESİ”, Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, c. 41, sy. 1, ss. 51–64, 2019, doi: 10.14780/muiibd.582304.
ISNAD Güler Bayazıt, Nilgün - Uçan, Yasemen. “KABA KÜME YAKLAŞIMIYLA TÜKETİCİ DAVRANIŞLARININ ÖNGÖRÜLMESİ”. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi 41/1 (Temmuz 2019), 51-64. https://doi.org/10.14780/muiibd.582304.
JAMA Güler Bayazıt N, Uçan Y. KABA KÜME YAKLAŞIMIYLA TÜKETİCİ DAVRANIŞLARININ ÖNGÖRÜLMESİ. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi. 2019;41:51–64.
MLA Güler Bayazıt, Nilgün ve Yasemen Uçan. “KABA KÜME YAKLAŞIMIYLA TÜKETİCİ DAVRANIŞLARININ ÖNGÖRÜLMESİ”. Marmara Üniversitesi İktisadi Ve İdari Bilimler Dergisi, c. 41, sy. 1, 2019, ss. 51-64, doi:10.14780/muiibd.582304.
Vancouver Güler Bayazıt N, Uçan Y. KABA KÜME YAKLAŞIMIYLA TÜKETİCİ DAVRANIŞLARININ ÖNGÖRÜLMESİ. Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi. 2019;41(1):51-64.