Development and implementation of a price prediction system using machine learning techniques

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

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

Tezin Onay Tarihi: 2014

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: SERCAN EREN İŞKESEN

Danışman: DERYA BİRANT

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Bu çalışmada, makine öğrenme teknikleri kullanılarak, kullanıcı gerekliliklere göre en ideal veya ideale yakın sonuç bulan bir fiyat tahminleme sistemi geliştirilmiştir. Bu çalışmanın amacı, alıcıların ve satıcıların etkin karar vermelerine yardımcı olacak bir fiyat tahminleme sistemi tasarlamak ve geliştirmektir. Bu çalışmada, bir ürünün fiyatını tahmin etmek için kümeleme ve sınıflandırmanın birlikte kullanımını içeren melez bir yöntem önerilmektedir. Deneysel çalışmalarda, önerilen yaklaşım bir örnek çalışma olarak ikinci el araba fiyat tahmini için başarılı bir şekilde uygulanmıştır. Deneysel sonuçlar birden fazla makine öğrenme tekniği kullanmanın, sadece tek bir makine öğrenme tekniği kullanmaya göre daha iyi sonuçlar verebildiğini göstermektedir. Bu çalışmada sağladığımız yeni katkılar: (i) otomobil sektörüne ilişkin verilerin toplanması, (ii) gelişmiş veri işleme metotları uygulayarak bir veri ambarı oluşturulması, (iii) bir kümeleme algoritması kullanılarak verilerin kümelenmesi ve daha sonra kümelenmiş değerlerin bir sınıflandırma algoritması ile sınıflandırılması ve (iv) fiyat tahmini için önerilen modelin (K-Means ve Naive Bayes) klasik model (basit Naive Bayes) ile karşılaştırılmasıdır.