Matches in SemOpenAlex for { <https://semopenalex.org/work/W4220792917> ?p ?o ?g. }
Showing items 1 to 39 of
39
with 100 items per page.
- W4220792917 abstract "Turizm endüstrisinde otel rezervasyonlarının iptallerinin tahmin edilebilmesi, otellerin gelir yönetimleri açısından önemli olarak nitelendirilebilir. Bu çalışmada 119 bin 390 rezervasyon verisinin kayıtlı olduğu veri seti kullanılarak rezervasyon iptallerini tahmin eden makine öğrenmesi modelleri geliştirilmeye çalışılmıştır. Yapay Sinir Ağları, Destek Vektör Makineleri, Sınıflama ve Regresyon Ağaçları ile Rastgele Orman olmak üzere dört farklı makine öğrenmesi yöntemi kullanılmıştır. Geliştirilen modeller birbirleri ile kıyaslamalı olarak incelenmiştir. En yüksek doğruluk oranı %84,97 ile Destek Vektör Makineleri modeli ile elde edilmiş olup modeller ayrıca Kesinlik, Duyarlılık, Özgüllük ve Negatif Tahmin Edicilik Değeri ölçütleri bakımından da değerlendirilmiştir. Modellerden elde edilen yüksek doğruluk ve hassasiyet değerleri, makine öğrenmesi yöntemlerinin otel rezervasyonlarının kesinleştirilmesi veya iptali gibi tahmin işlemlerinde kullanılabileceğini göstermektedir. Bu sayede rezervasyon iptal olasılıkları yüksek misafirler için planlama yapma imkânı sağlanabilecektir." @default.
- W4220792917 created "2022-04-03" @default.
- W4220792917 creator A5004896724 @default.
- W4220792917 creator A5012486707 @default.
- W4220792917 date "2022-03-23" @default.
- W4220792917 modified "2023-10-18" @default.
- W4220792917 title "TURİZM ENDÜSTRİSİNDE OTEL REZERVASYON İPTALLERİNİN MAKİNE ÖĞRENMESİ YÖNTEMLERİ İLE TAHMİNİ (HOTEL BOOKINGS CANCELLATION PREDICTION WITH MACHINE LEARNING METHODS IN TOURISM INDUSTRY)" @default.
- W4220792917 doi "https://doi.org/10.33083/joghat.2022.112" @default.
- W4220792917 hasPublicationYear "2022" @default.
- W4220792917 type Work @default.
- W4220792917 citedByCount "0" @default.
- W4220792917 crossrefType "journal-article" @default.
- W4220792917 hasAuthorship W4220792917A5004896724 @default.
- W4220792917 hasAuthorship W4220792917A5012486707 @default.
- W4220792917 hasBestOaLocation W42207929171 @default.
- W4220792917 hasConcept C121332964 @default.
- W4220792917 hasConcept C142362112 @default.
- W4220792917 hasConcept C15708023 @default.
- W4220792917 hasConcept C33923547 @default.
- W4220792917 hasConceptScore W4220792917C121332964 @default.
- W4220792917 hasConceptScore W4220792917C142362112 @default.
- W4220792917 hasConceptScore W4220792917C15708023 @default.
- W4220792917 hasConceptScore W4220792917C33923547 @default.
- W4220792917 hasLocation W42207929171 @default.
- W4220792917 hasOpenAccess W4220792917 @default.
- W4220792917 hasPrimaryLocation W42207929171 @default.
- W4220792917 hasRelatedWork W2740647293 @default.
- W4220792917 hasRelatedWork W2902782467 @default.
- W4220792917 hasRelatedWork W2935759653 @default.
- W4220792917 hasRelatedWork W3105167352 @default.
- W4220792917 hasRelatedWork W3148032049 @default.
- W4220792917 hasRelatedWork W54078636 @default.
- W4220792917 hasRelatedWork W1501425562 @default.
- W4220792917 hasRelatedWork W2298861036 @default.
- W4220792917 hasRelatedWork W2954470139 @default.
- W4220792917 hasRelatedWork W3084825885 @default.
- W4220792917 isParatext "false" @default.
- W4220792917 isRetracted "false" @default.
- W4220792917 workType "article" @default.