Browsing by Author "Özdemir, Fatma"

Filter results by typing the first few letters
Now showing 1 - 1 of 1
  • Thumbnail Image
    Master Thesis
    Çalışan Yıpranması Tahmini ve Film Tavsiyesi için Öneri Sistemi
    (Abdullah Gül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, 2020) Özdemir, Fatma; Güngör, Vehbi Çağrı; Coşkun, Mustafa
    Bu tezde Makine Öğrenimi Topluluğunda ortaya atılan iki probleme odaklanıyoruz: tavsiye sistemi ve çalışanların yıpranma sorunu. Tavsiye sistemi, kullanıcıların bir ürün satın alırken belirli bir öğeyi tercih edip etmeyeceğini tahmin eden bir bilgi filtreleme sistemidir. Tavsiye sistemleri tahmin etmek için kullanıcı / öğe bilgilerini kullanır. Bu sistemler, özellikle işbirlikçi filtreleme tabanlı sistemler, E-ticarette yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada, ortak filtreleme ve kullanıcıların / öğelerin yan bilgilerini birleştiren karma bir model öneriyoruz. Önerilen modelde, ilişkili komşuları bulmak ve onları kümelemek için kullanıcıların / öğelerin yan bilgileri kullanılır. Daha sonra, bu kümelere ortak filtreleme yöntemleri uygulanır. Önerilen modelin performansını değerlendirmek için matris çarpanlara ayırma ve yeniden başlatma ile rastgele yürüme uygulanır. Önerilen yaklaşım MovieLens verileri üzerinde sistematik olarak değerlendirilir. Deneysel sonuçlar, kullanıcının / öğenin yan bilgisini kullanan önerilen modelin geleneksel ortak filtreleme yöntemlerinin performansını önemli ölçüde geliştirdiğini göstermektedir. Tezin ikinci bölümünde, hangi kişilerin şu anda çalıştıkları bir şirketten ayrılacağını / devam edeceğini tahmin etmeye çalışan, çalışan yıpranması tahmini sorununu ele almaya çalışıyoruz. Günümüzde şirketler için çalışanların işlerini bırakıp bırakmayacaklarını tahmin etmeleri çok önemlidir. En iyi performans gösteren çalışanların işi bırakması, kuruluşlarda finansal veya kurumsal bilgi kaybına neden olabilir. Bu tür kayıplardan kaçınmak için şirketler, çalışanların yıpranmasını tahmin etmelidir. Bununla birlikte, şirketlerin İK departmanları bu tür tahminleri yapacak kadar gelişmiş değildir. Bu amaçla şirketler, çalışanların yıpranmasını zamanında ve doğru bir şekilde tahmin etmek için veri madenciliği yöntemleri kullanmaktadır. Bu çalışmada, Doğrusal diskriminant analizi (LDA), Naive Bayes, Bagging, AdaBoost, Lojistik Regresyon, Destek Vektör Makinesi (SVM), Rastgele Orman, J48, LogitBoost, Çok Katmanlı Algılayıcı (MLP), K-En Yakın Komşular (KNN), XGBoost, Graph Convolutional Networks, iki özel şirket veri kümesinde (IBM ve Adesso İnsan Kaynakları veri kümelerine) çalışanların yıpranmasını tahmin etmek için uygulanmıştır. Mevcut çalışmalardan farklı olarak, bulgularımızı sistematik olarak F-ölçü, Eğri Altında Alan, doğruluk, duyarlılık ve özgüllük gibi çeşitli sınıflandırma metrikleri ile değerlendiriyoruz. Performans sonuçları, LogitBoost ve Lojistik Regresyon algoritmaları gibi veri madenciliği yöntemlerinin çalışanların yıpranmasını tahmin etmede çok yararlı olabileceğini göstermektedir.