FBE- İşletme Mühendisliği Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans

Bu koleksiyon için kalıcı URI

http://hdl.handle.net/11527/54

Gözat

Konu "Advertising Awareness" ile FBE- İşletme Mühendisliği Lisansüstü Programı - Yüksek Lisans'a göz atma
  • Öge
    Marka İmaj Birleşenlerinin Reklam Hatırlanırlığı Üzerine Etkisinin Bulanık Sinir Ağları Sistemi İle Modellenmesi
    (Fen Bilimleri Enstitüsü, 2016-07-18) Fahmi, Ali ; Ülengin, Kemal Burç ; 10117949 ; İşletme Mühendisliği ; Management Engineering
    Hemen hemen tüm dünya ve ülkeler çapında şirketler satış hacmini ve karını artırmak için reklamı kullanmaktadırlar. Bu şirketler tüketicilere ulaşmak ve ürünlerini veya hizmetlerini duyurmak için milyonlarca dolar para harcamaktadırlar. Şirketler reklamların değerlendirilmesi sürecinde ve stratejilerinin karşılığını almada büyük bir çaba gösterirler. Şirketler sadece reklamın duyurulmasından sonraki süreçte değil, aynı zamanda reklamın oluşturulmasından önceki süreçlerde de değerlendirme yapmaya ihtiyaçları vardır. Böylelikle şirketler bulanık sistemler veya yapay sinir ağları gibi yapay zeka araçları ile geleceği tahmin ederek bir adım önde olabilirler. Bulanık mantık ve bulanık kümelerin ortaya çıkması matematik ve mühendislik bilimlerinde büyük bir devrim yarattı. Klasik kümelerde sadece sıfır ve bir değerleri dikkate alınıyor. Halbuki bulanık kümeler de ise sadece 0 ve 1 değerlerini değil, sıfırla birin arasındaki bütün değerleri göz önünde bulundurularak, her üye için üyelik derecesi belirleniyor. Bu kümeleri geliştiren bilim insanı, Zadeh, daha sonra bulanık kümeleri kullanarak dillsel değişkenlerin tanımını geliştirdi. Bu değişkenler insanların değerlendirmelerini dilsel bir şekilde sağlamaktadırlar. Bu karar vericilerinin değerlendirilmelerindeki belirsizliklerle başa çıkılabilir ve pratik karar verme sürecini güçlendirebilir. Kural tabanlı bulanık sistemler temelde bulanık kümeleri uygularlar ve IF-THEN kuralları anlaması için girdileri işlerler ve defuzzify çıktıları sağlarlar. Sinir ağları yapay zekanin hızla büyüyen bir dalıdır ve aynı zamanda, yaygın karmaşık veri setleri ile başa çıkmak için farklı alanlarda kullanılmaktadır. Yapay sinir ağlarında (YSA) tahmin etmek, kümeleme yapmak, sıkı¸stırma veya filtreleme gibi yapılar uygulanabilir. YSA tahmin yeteneği karar verme anından daha önce kararları değerlendirmek için gereklidir. YSA, bugünün çalkantılı pazarında önemli bir ihtiyaç olan önceden yorumlanmış veya anlamlandırılmış bilgiyi sağlayacaktır. Bu çalışmada, markaların tanılılırlığını analiz etmek için iyi bilinen bir birleşik nöro-bulanık bir yöntem ile adaptif bulanık sinir çıkarım sistemini (ANFIS) öneriyoruz. Reklam verileri yüksek oranda karmaşık ve doğrusal olmayan bir yapıya sahip olmasına rağmen, ANFIS ile bu yapıdaki girdilerle çıktı(ları) tahmin etmek gerçekleştirilebilir. Burada, boyut indirgeme yöntemiyle, reklam bilinci marka imajının 30 değişkenini 2 değişkene dü¸sürüldü. Ardından, adaptif bulanık sinir çıkarım sistemi, bulanık kurallar oluşturarak ve giriş verileri kullanılarak oluşturduğu ağı eğitir. ANFIS Bu eğitim yeteneği ile reklam farkındalık çıktılarını tahmin eder. Bu çalışmada, üç reklam farkındalık çıktıları; yani akla ilk gelen marka (TOP), ses payı (SOV), ve spontan araştırılmaktadır. Adaptif bulanık sinir çıkarım sistemi, tahminini doğrulamak için, verilerin yüzde 30'i rastgele test verisi olarak parçaladık ve yüzde 70 veriyi de eğitim için kullandık. Tahminlerin kök ortalama kare hata grafikleri kestirimlerin doğrulanmasını yansıtmaktadır. Öte yandan, çıktıların ve ölçümlerin tahminlerine göre, korelasyonlar kestirimlerin geçerlili˘gini kontrol etmek için hesaplandı. Alternatif bir yöntem olarak, YSA da girdi verilerini eğiterek, çıktıların tahmininde kullandık. ANFIS ve YSA sonuçları arasındaki karşılaştırmada, ANFIS reklam farkındalık verileri tahmininde YSAnın geride olduğu ortaya çıkmı¸stır. Adaptif bulanık sinir çıkarım sistemi tahminleri verilen verilerin yüksek korelasyonunu göstermektedir. Sonunda karar vericiyi desteklemek için bir grafik kullanıcı arayüzü olu¸sturuldu. Bu karar destek sistemi bir veritabanı, adaptif bulanık sinir çıkarım sistemi ve YSA yöntemleri ile bir model tabanlı ve bir arayüz olarak tasarlandı. Bu sistemle verilen verilerin eğitmini, çıktıların tahmini ve tahmin hataları görülebilir. Bu karar destek sistemde, eş zamanlı olarak adaptif bulanık sinir çıkarım sistemi ve YSA sonuçları görülebilir ve kullanıcıya tahminlerin değerlerinin karşılaştırılmasına imkan sağlanır.