Makine öğrenme algoritmaları ile web siteleri tıklamalarının analizi

Bu tez çalışmasında, Türkiye'de yaygın olarak tıklanan web sitelerinin istatistiksel verileri kullanılarak, makine öğrenme algoritmaları ile analizi yapılmıştır. Elde edilen veriler üzerinde makine öğrenmesinin başarısının nasıl gerçekleştiği, bu veriler arasında web sitesi trafiğindeki en belirleyici parametreler tespit edilmiştir. Bu tespitler, hem gözetimli öğrenme algoritmalarından Naive Bayes, Bayes Ağı, K En Yakın Komşu, Destek Vektör Makinesi, ID3 ve C4.5 algoritmaları ile hem de gözetimsiz öğrenme algoritmalarından K-means ve Hiyerarşik Kümeleme algoritmaları ile gerçekleştirilmiştir. Eğitim-test, çapraz doğrulama gibi farklı seçeneklerle ayrıntılı olarak incelenen bu algoritmaların birbirine göre başarı ve performans kıyaslaması yapılarak web siteleri tıklamaları analizi üzerindeki uygun ve uygun olmayan algoritmalar belirlenmiştir.Ayrıca, gözetimsiz öğrenme algoritmaları kullanılarak web sitelerinin kümelendirilmesi gerçekleştirilmiştir. Web sitelerinin türü ve özelliklerinin, ziyaretçilerin tıklama üzerine davranışlarının nasıl değiştiği üzerinde yorumlar ve değerlendirmelere yer verilmiştir.