Aynı oteli temsil eden farklı kayıtlar için akıllı eşleştirme

Basit Öğe Kaydı
dc.authorid0009-0009-6043-2765
dc.authorid0000-0001-5838-4615
dc.contributor.authorBayrak, Ahmet Tuğrulen_US
dc.contributor.authorÖzbek, Eyüp Erkanen_US
dc.contributor.authorKestepe, Sedaten_US
dc.contributor.authorYıldız, Olcay Taneren_US
dc.date.accessioned2020-02-18T04:13:57Z
dc.date.available2020-02-18T04:13:57Z
dc.date.issued2019-09
dc.departmentIşık Üniversitesi, Mühendislik Fakültesi, Bilgisayar Mühendisliği Bölümüen_US
dc.departmentIşık University, Faculty of Engineering, Department of Computer Engineeringen_US
dc.description.abstractOtel sayısının her geçen gün arttığı turizm sektöründe, aracı firmaların tüm oteller ile ayrı ayrı çalışma imkanı bulunmadığından, firmalar dünya üzerinde bir çok otelle anlaşması bulunan servis sağlayıcılarıyla beraber çalışmaktadır. Farklı servis sağlayıcılarından alınan otel kayıtlarında tekrarlayan otel verileri olabilmektedir. Tekrarlayan bu kayıtlar aynı bilgilere sahip olabileceği gibi, farklı bilgilere sahip olmasına rağmen aynı oteli temsil edebilmektedir. Otel verilerini tutarlı hale getirmek için aynı oteli temsil eden kayıtlar eşleştirilmelidir. Bu amaçla, otel kayıtları üzerinde çalışılarak, adres zenginleştirmesi ve ön işleme yapılan aday kayıtlar için kategorik ve görsel verilerin benzerliklerinin kullanıldığı makine öğrenmesi algoritmaları uygulanmıştır. Yapılan işlem sonucunda, 132.287 satırlık otel verisinde 14.985 adet otel %99,12 doğruluk oranı ile eşleştirilmiştir.en_US
dc.description.abstractHaving the day by day increasing number of hotel entities, dealing with the whole set of hotels individually is almost impossible. Therefore, travel agencies work with online hotel providers which have deals with many hotels around the world. Whereas, working with online providers saves agencies from a big challenge, it degrades the problem of agency to another one: duplicate hotel records from different sources. The repeating records might either have all same set of identical features or features with different values that represent the same hotel. Matching and merging such records need to be applied for a consistent database. In this study, we propose a set of methods which aims to solve the pointed problem. We work on hotel records, applied machine learning algorithms using string and image similarity on records for which address enrichment and pre-processing applied, selecting prior methods as a baseline. Proposed method achieved 99.12% accuracy, matching 14.985 hotels on a 132.287 rows of data.en_US
dc.description.versionPublisher's Versionen_US
dc.identifier.citationBayrak, A. T., Özbek, E. E., Kestepe, S. & Yıldız, O. T. (2019). Intelligent mapping for hotel records representing the same entity. Paper presented at the UBMK 2019 - Proceedings, 4th International Conference on Computer Science and Engineering, 560-563. doi:10.1109/UBMK.2019.8907030en_US
dc.identifier.doi10.1109/UBMK.2019.8907030
dc.identifier.endpage563
dc.identifier.isbn9781728139647
dc.identifier.isbn9781728139630
dc.identifier.isbn9781728139654
dc.identifier.scopus2-s2.0-85076229652
dc.identifier.scopusqualityN/A
dc.identifier.startpage560
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11729/2248
dc.identifier.urihttps://dx.doi.org/10.1109/UBMK.2019.8907030
dc.identifier.wosWOS:000609879900106
dc.identifier.wosqualityN/A
dc.indekslendigikaynakWeb of Scienceen_US
dc.indekslendigikaynakScopusen_US
dc.indekslendigikaynakConference Proceedings Citation Index – Science (CPCI-S)en_US
dc.institutionauthorYıldız, Olcay Taneren_US
dc.institutionauthorid0000-0001-5838-4615
dc.language.isotren_US
dc.peerreviewedYesen_US
dc.publicationstatusPublisheden_US
dc.publisherInstitute of Electrical and Electronics Engineers Inc.en_US
dc.relation.ispartof2019 4th International Conference on Computer Science and Engineering (UBMK)en_US
dc.relation.publicationcategoryKonferans Öğesi - Uluslararası - Kurum Öğretim Elemanıen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/closedAccessen_US
dc.subjectGörsel benzerliğien_US
dc.subjectMakine öğrenmesien_US
dc.subjectMetin benzerliğien_US
dc.subjectOtel eşleştirmeen_US
dc.subjectTekrarlayan kayıtların tespitien_US
dc.subjectAddress enrichmenten_US
dc.subjectAddress preprocessingen_US
dc.subjectAlgorithmsen_US
dc.subjectApplied machine learningen_US
dc.subjectDatabase systemsen_US
dc.subjectDuplicate hotel recordsen_US
dc.subjectHotel entitiesen_US
dc.subjectHotel industryen_US
dc.subjectHotel mappingen_US
dc.subjectHotelsen_US
dc.subjectImage analysisen_US
dc.subjectImage similarityen_US
dc.subjectInformation retrievalen_US
dc.subjectIntelligent mappingen_US
dc.subjectLearning (artificial intelligence)en_US
dc.subjectLearning algorithmsen_US
dc.subjectLearning systemsen_US
dc.subjectMachine learningen_US
dc.subjectMachine learning algorithmsen_US
dc.subjectMappingen_US
dc.subjectNear dupli-cate detectionen_US
dc.subjectOnline hotel providersen_US
dc.subjectOnline providersen_US
dc.subjectPre-processingen_US
dc.subjectPrivacy-preserving recorden_US
dc.subjectRecords managementen_US
dc.subjectString similarityen_US
dc.subjectTravel agenciesen_US
dc.subjectTravel agencyen_US
dc.titleAynı oteli temsil eden farklı kayıtlar için akıllı eşleştirmeen_US
dc.title.alternativeIntelligent mapping for hotel records representing the same entityen_US
dc.typeConference Objecten_US
dspace.entity.typePublication

Dosyalar

Orijinal paket
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
2248.pdf
Boyut:
205.82 KB
Biçim:
Adobe Portable Document Format
Açıklama:
Publisher's Version
İndir
Lisans paketi
Listeleniyor 1 - 1 / 1
Küçük Resim Yok
İsim:
license.txt
Boyut:
1.44 KB
Biçim:
Item-specific license agreed upon to submission
Açıklama:
İndir

Koleksiyon

Bildiri Koleksiyonu | Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
Scopus İndeksli Yayınlar Koleksiyonu
WoS İndeksli Yayınlar Koleksiyonu