Filtreler

2018 - 201912020 - 20231
Filtreleri Sıfırla

Ayarlar

Konu: Data-source ×

Arama Sonuçları

Listeleniyor 1 - 2 / 2
  • Küçük Resim
    Yayın
    İlişkisel veri tabanlarında mükerrer kayıtların makine öğrenmesiyle tespiti
    (Institute of Electrical and Electronics Engineers Inc., 2018-07-05) Bayrak, Ahmet Tuğrul; Yılmaz, Aykut İnan; Yılmaz, Kemal Burak; Düzağaç, Remzi; Yıldız, Olcay Taner
    Veri miktarının artışına paralel olarak, ilişkisel veri tabanlarında mükerrer kayıtlar da artmaktadır. Artan bu kayıtlar kullanıldıkları rapor veya analizlerde tutarsızlığa sebep olabilmektedir. Bu sorunu en aza indirgemek için yaptığımız çalışmada, kayıtların birbirlerine olan benzerlikleri ve alan uzmanlık bilgisiyle belirlenen ağırlıklar, öznitelik olarak kullanılarak makine öğrenmesi algoritmaları ile mükerrer kayıtların bulunması hedeflenmiştir. Yapılan işlem sonucunda 9301467 satır veride 28412 mükerrer çift tespit edilmiştir. Bulunan bu mükerrer kayıtlar veri kaynağından temizlenerek verinin daha tutarlı hale gelmesi sağlanmaktadır.
  • Küçük Resim
    Yayın
    Transforming tourism experience: AI-based smart travel platform
    (Association for Computing Machinery, 2023) Yöndem, Meltem Turhan; Özçelik, Şuayb Talha; Caetano, Inés; Figueiredo, José; Alves, Patrícia; Marreiros, Goreti; Bahtiyar, Hüseyin; Yüksel, Eda; Perales, Fernando
    In this paper, we propose the development of a novel personalized tourism platform incorporating artificial intelligence (AI) and augmented reality (AR) technologies to enhance the smart tourism experience. The platform utilizes various data sources, including travel history, user activity, and personality assessments, combined with machine learning algorithms to generate tailored travel recommendations for individual users. We implemented fundamental requirements for the platform: secure user identification using blockchain technology and provision of personalized services based on user interests and preferences. By addressing these requirements, the platform aims to increase tourist satisfaction and improve the efficiency of the tourism industry. In collaboration with various universities and companies, this multinational project aims to create a versatile platform that can seamlessly integrate new smart tourism units, providing an engaging, educational, and enjoyable experience for users.