Otomobil yetkili servislerinde birliktelik kurallarının belirlenmesinde Apriori ve FP-Growth Algoritmalarının karşılaştırılması

ERPOLAT, Semra

Otomobil yetkili servislerinde birliktelik kurallarının belirlenmesinde Apriori ve FP-Growth Algoritmalarının karşılaştırılması

Semra ERPOLAT (Mimar Sinan Üniversitesi, Güzel Sanatlar Fakültesi, Fen Edebiyat Fakültesi, İstatistik Bölümü, İstanbul, Türkiye)

Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi

4 3

Yıl: 2012 Cilt: 12 Sayı: 2 Sayfa Aralığı: 137 - 146 Metin Dili: Türkçe İndeks Tarihi: 29-07-2022

Otomobil yetkili servislerinde birliktelik kurallarının belirlenmesinde Apriori ve FP-Growth Algoritmalarının karşılaştırılması

Öz:

Veri Madenciliği, bir veri kümesi içerisinde keşfedilmemiş örüntüleri bulmayı hedefleyen teknikler bütününü ifade etmektedir. Veri Madenciliği’nin amacı, geçmiş faaliyetlerin analizini temel alarak gelecekteki davranışların tahminine yönelik karar verme modelleri yaratmaktır. Bu çalışmada Türkiye’de otomotiv sektöründe faaliyet gösteren bir yetkili servisin müşterilerine ait alış-veriş verileri, Apriori ve FP-Growth Algoritmaları kullanılarak analiz edilmiştir. Böylelikle müşterilerin hangi ürünleri birlikte satın aldıkları gözlemlenmiş ve bu doğrultuda karı artırmaya yönelik uygulanacak kampanya va promosyonlara yön verilmeye çalışılmıştır.

Anahtar Kelime:

Comparison of Apriori and FP-Growth Algorithms on determination of association rules in authorized automobile service centres

Öz:

Data Mining is used to describe the totality of techniques which aim to find the unexplored patterns in a set of data. The purpose of data mining is to create models of decision-making devoted to estimations of future behavior based on analysis of past activities. In this study the shopping data of the customers of an authorized service, operating in the automative sector in Turkey, were analyzed using Apriori and FPGrowth Algorithms. This way, it is observed which products were purchased together by customers and in line with this observation, campaigns and promotions were given a direction to increase the profit.

Anahtar Kelime:

Belge Türü: Makale Makale Türü: Araştırma Makalesi Erişim Türü: Erişime Açık

Agrawal, R., Imielinski, T. ve Swami, A. (1993). Mining Association Rules Between Sets of Items in Large Databases. In ACM SIGMOD Conf. Management of Data.
Agrawal, R. ve Srikant, R. (1994). Fast Algorithms for Mining Association Rules. 20.VLDB Conference, Chile. s.487-499
Akpınar, H. (2000). Veri Tabanlarında Bilgi Keşfi ve Veri Madenciliği. İ.Ü. İşletme Fakültesi Dergisi. C:29, 1-22 ss.
Alpaydın, E. (2000). Zeki Veri Madenciliği: Ham Veriden Altın Bilgiye Ulaşma Yöntemleri. Bilişim 2000 Veri Madenciliği Eğitim Semineri, İstanbul.
Berry, M.J.A ve Linoff, G.S. (2004). Data Mining Techniques: For Marketing, Sales and Customer Relationship Management. New York: John Wiley & Sons Inc.
Daniel H. (2011). Performance Comparison of Apriori and FP-Growth Algorithms in Generating Association Rules. Proceedings of the European Computing Conference, ISBN: 978-960-474-297-4.
Győrödi, C., Győrödi, R. ve Holban, S. (2004). A Comparative Study of Association Rules Mining Algorithms. SACI 2004, 1st Romanian-Hungarian Joint Symposium on Applied Computational Intelligence, Timisoara, Romania, 213-222.
Han, J. ve Kamber, M. (2000). Data Mining: Concepts and Techniques, Morgan Kaufmann Publishers, Burnaby.
Han, J., Pei, H. ve Yin, Y. (2000). Mining Frequent Patterns without Candidate Generation, SIGMOD’00, ACM Press, New York, NY, USA.
Özkan, Y. (2008). Veri Madenciliği Yöntemleri, 1. basım, Papatya Yayınları.
Pandey, A., ve Pardasani, K.R., (2009). Rough Set Model for Discovering Multidimensional Association Rules. International Journal of Computer Science and Network Security (IJCSNS), 9(6): 59-164.
Silahtaroğlu, G. (2008). Kavram ve Algoritmalarıyla Veri Madenciliği, 1. Basım, Papatya Yayınları. Surendiran R., Rajan.K.P. ve Sathish K.M. (2010). Study on the Customer Targeting Using Association Rule Mining. Surendiran et. al./ (IJCSE) International Journal on Computer Science and Engineering, Vol. 02, No. 07, 2010, 2483-2484, ISSN : 0975-3397.
Wei Z., Hongzhi L. ve Na Z. (2008). Research on the FP Growth Algorithm about Association Rule Mining. Business and Information Management, ISBIM ‘08. International Seminar on, pp. 315-318, ISBN: 978-0-7695-3560-9.
Vishal S., Nikita J. ve Sharad V., (2010). Efficient Use of Apriori Algorithm for Accesing Supermarket Database. IT and Business Intelligence. Proceedings of 2nd international Conference on IT & Business Intelligence (ITBI-10), Organized by Institute of Management Technology, Nagpur, India and Technically Sponsored by IEEE CIS ISBN No: 978-81-7446-900-7.

APA	ERPOLAT S (2012). Otomobil yetkili servislerinde birliktelik kurallarının belirlenmesinde Apriori ve FP-Growth Algoritmalarının karşılaştırılması. , 137 - 146.
Chicago	ERPOLAT Semra Otomobil yetkili servislerinde birliktelik kurallarının belirlenmesinde Apriori ve FP-Growth Algoritmalarının karşılaştırılması. (2012): 137 - 146.
MLA	ERPOLAT Semra Otomobil yetkili servislerinde birliktelik kurallarının belirlenmesinde Apriori ve FP-Growth Algoritmalarının karşılaştırılması. , 2012, ss.137 - 146.
AMA	ERPOLAT S Otomobil yetkili servislerinde birliktelik kurallarının belirlenmesinde Apriori ve FP-Growth Algoritmalarının karşılaştırılması. . 2012; 137 - 146.
Vancouver	ERPOLAT S Otomobil yetkili servislerinde birliktelik kurallarının belirlenmesinde Apriori ve FP-Growth Algoritmalarının karşılaştırılması. . 2012; 137 - 146.
IEEE	ERPOLAT S "Otomobil yetkili servislerinde birliktelik kurallarının belirlenmesinde Apriori ve FP-Growth Algoritmalarının karşılaştırılması." , ss.137 - 146, 2012.
ISNAD	ERPOLAT, Semra. "Otomobil yetkili servislerinde birliktelik kurallarının belirlenmesinde Apriori ve FP-Growth Algoritmalarının karşılaştırılması". (2012), 137-146.

APA	ERPOLAT S (2012). Otomobil yetkili servislerinde birliktelik kurallarının belirlenmesinde Apriori ve FP-Growth Algoritmalarının karşılaştırılması. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 12(2), 137 - 146.
Chicago	ERPOLAT Semra Otomobil yetkili servislerinde birliktelik kurallarının belirlenmesinde Apriori ve FP-Growth Algoritmalarının karşılaştırılması. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 12, no.2 (2012): 137 - 146.
MLA	ERPOLAT Semra Otomobil yetkili servislerinde birliktelik kurallarının belirlenmesinde Apriori ve FP-Growth Algoritmalarının karşılaştırılması. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, vol.12, no.2, 2012, ss.137 - 146.
AMA	ERPOLAT S Otomobil yetkili servislerinde birliktelik kurallarının belirlenmesinde Apriori ve FP-Growth Algoritmalarının karşılaştırılması. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. 2012; 12(2): 137 - 146.
Vancouver	ERPOLAT S Otomobil yetkili servislerinde birliktelik kurallarının belirlenmesinde Apriori ve FP-Growth Algoritmalarının karşılaştırılması. Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi. 2012; 12(2): 137 - 146.
IEEE	ERPOLAT S "Otomobil yetkili servislerinde birliktelik kurallarının belirlenmesinde Apriori ve FP-Growth Algoritmalarının karşılaştırılması." Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi, 12, ss.137 - 146, 2012.
ISNAD	ERPOLAT, Semra. "Otomobil yetkili servislerinde birliktelik kurallarının belirlenmesinde Apriori ve FP-Growth Algoritmalarının karşılaştırılması". Anadolu Üniversitesi Sosyal Bilimler Dergisi 12/2 (2012), 137-146.