Extracting association rules of Turkish retail company from online transactions: Case study

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0000-0002-2782-3360
dc.authorid0000-0001-6444-6659
dc.contributor.authorSivri, Elif Şafak
dc.contributor.authorKasapbaşı, Mustafa Cem
dc.date.accessioned2024-10-12T19:51:03Z
dc.date.available2024-10-12T19:51:03Z
dc.date.issued2019
dc.departmentİstanbul Ticaret Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümüen_US
dc.departmentİstanbul Ticaret Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
dc.description.abstractThe extracting association rules of inter-user-product relations used by companies in decision-making processeshave been popular for some time, especially for market basket analysis. In this study it is aimed to discoverassociation rules from original online store transaction of a Turkish retail company, in order to help administratorand decision maker also Customer Relationship Management department to initiate campaigns. The mainobjective is to find out which product item sets are bought together. In order to better compare the results thedata are analyzed with and without clustering according to range of ages and gender. Data mining Associationanalysis methods such as Apriori Algorithm, FP-Growth (Frequent Pattern) then applied which are used toextract association rules. Moreover some of the collaborative filtering metrics namely Jaccard, Pearson, andCosine function are used to understand the association between products to obtain a recommendation system.The proposed recommendation methods successfully recommended the associated product for the obtainedoriginal dataset as high as %65 accuracy. Obtained association rules are shared with the marketing department toinitiate and direct forthcoming marketing campaigns. en_US
dc.description.abstractŞirketlerin karar verme süreçlerinde kullandıkları ürünler-kullanıcılar arası ilişkililik kuralları özellikle market sepet analizleri için bir süreden beri popülerliğini korumaktadır. Bu çalışmada Türk perakende şirketinin online alış veriş sitesine ait orijinal veri hareketleri incelenerek ürünler arasında ilişkililik kuralları çıkarılması hedeflenmiştir. Bu şekilde yönetici ve karar vericilere aynı zamanda Müşteri İlişkileri Yönetimi biriminin yeni kampanyalarına yardım etmesi hedeflenmiştir. Ana hedef hangi ürün kümelerinin beraber alındığının keşfedilmesidir. Veriler sonuçların daha iyi kıyaslanabilmesi için, kümelenmeden ayrıca yaş aralığı ve cinsiyete göre kümelenmiş olarak analiz edilmiştir. Apriori ve FP-Growth gibi veri madenciliği analiz metotları kullanılarak ilişkililik kuralları çıkartılmıştır. Ayrıca bazı işbirlikli filitreleme ölçütleri olan Jaccard, Pearson ve Cosine fonksiyonları ile ilişkili ürünler için bir tavsiye sistemi geliştirilmek için kullanılmıştır. Önerilen tavsiye sistemi veri setindeki ilişkili ürünleri başarı %65 gibi yüksek bir oran ile tavsiye etmiştir. Elde edilen ilişkililik kuralları pazarlama birimi ile paylaşılıp gelecekteki kampanyalarda kullanılması sağlanmıştır.
dc.identifier.citationSivri, E. Ş., & Kasapbaşı, M. (2019). Extracting Association Rules of Turkish Retail Company from Online Transactions: Case Study. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 7(3), 1176-1186.
dc.identifier.doi10.29130/dubited.510529
dc.identifier.endpage1186en_US
dc.identifier.issn2148-2446
dc.identifier.issue3en_US
dc.identifier.startpage1176en_US
dc.identifier.trdizinid388999en_US
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.29130/dubited.510529
dc.identifier.urihttps://search.trdizin.gov.tr/tr/yayin/detay/388999
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11467/8945
dc.identifier.volume7en_US
dc.indekslendigikaynakTR-Dizinen_US
dc.language.isoenen_US
dc.relation.ispartofDüzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Öğrencien_US
dc.relation.publicationcategoryMakale - Ulusal Hakemli Dergi - Kurum Öğretim Elemanı
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectData Mining
dc.subjectAssociative Analysis
dc.subjectApriori Algorithm
dc.subjectFP-Growth
dc.subjecte-Commerce
dc.subjectVeri Madenciliği
dc.subjectİlişkililik Analizi
dc.subjectApriori Algoritması
dc.subjectFP-Growth
dc.subjecte-Ticaret
dc.titleExtracting association rules of Turkish retail company from online transactions: Case studyen_US
dc.title.alternativeTürk perakende şirketindeki çevirimiçi alış verişler için ilişkililik kurallarını çıkarılması: Durum çalışması
dc.typeArticleen_US

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim
İsim:
Extracting Association Rules of Turkish Retail Company from Online Transactions Case Study.pdf
Boyut:
579.15 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
İndir

Koleksiyon

TR Dizin İndeksli Yayınlar
Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği (İngilizce Destekli) Bölümü Koleksiyonu