The server-based automatic fare collection and management system in public transport and analysis with data mining techniques

---

Tezin Türü: Doktora

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2018

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: UFUK DEMİR ALAN

Danışman: DERYA BİRANT

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Toplu taşıma sistemleri yüzyılı aşkın süredir bulunmaktadır. Geleneksel ödeme yapısında; toplu taşıma araçlarında bilet, kart ve jeton kullanılmaktadır. Bakiye, indirimler ve aktarma ücret avantajları her il için özel olarak üretilen kartlar üzerinde tutulmakta, biniş ücreti hesaplaması ve kartın bakiyesinden düşülmesi validatörler aracılığıyla biniş esnasında yapılmaktadır. Bu tez, yeni bir sunucu tabanlı ücret toplama, hesaplama ve kullanıcı yönetim sistemi önermektedir. Önerilen sistem, seyahat edilen bölgeye ait toplu taşıma kartı almadan yolculara kişisel ayrıcalıklar sağlamakta ve o ilin tüm ücretlendirme avantajlarından faydalanabilmesine imkan vermektedir. Buna ek olarak, temassız kredi kartı ve yakın alan iletişimi (NFC) gibi yeni nesil teknolojilerin geleneksel toplu taşıma kartı gibi kullanılmasının önündeki engelleri kaldırmaktadır. NFC kullanımı ile sistemin kurulumu Türkiye'de çeşitli şehirlerde gerçekleştirilmiştir. Sahadan gerçek veriler toplamış ve iki farklı veri madenciliği tekniği ile analiz edilmiştir. İlk olarak, birliktelik kuralları madenciliği tekniği uygulanarak, toplu ulaşımda NFC kullanım alışkanlıkları ve kullanıcı profilleri ilk defa ortaya koyulmuştur. İkinci olarak, NFC tabanlı ulaşım verilerinde sınıflandırma algoritmaları denenmiş ve doğruluk oranları açısından karşılaştırılmıştır. Bu tez aynı zamanda, önerilen sistemin kişiselleştirme yeteneğini ortaya koymak için, toplu ulaşımda serbest geçiş promosyonu sunan ve RFLT (Güncellik, Frekans, Sadakat ve Zaman) olarak adlandırılan yeni bir yolcu puanlama modeli önermektedir. RFTL, iyi bilinen RFM (Güncellik, Frekans, Parasal) pazarlama yönteminin değiştirilmiş bir versiyonudur. Deneysel çalışmalar, RFM modelinin ulaşımda uygulanabilirliğini ilk kez göstermekte ve gerçek dünya veri setinde RFLT ve wRFLT (ağırlıklı versiyon) karşılaştırma sonuçlarını sunmaktadır. Çalışmanın sonuçları toplu taşıma kullanımının artırılmasında etkili bir politika oluşturmak için kullanılabilir.