Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
511317		The server-based automatic fare collection and management system in public transport and analysis with data mining techniques / Toplu taşımada sunucu tabanlı otomatik ücret toplama ve yönetim sistemi ve veri madenciliği teknikleri ile analizi Yazar:UFUK DEMİR ALAN Danışman: DOÇ. DR. DERYA BİRANT Yer Bilgisi: Dokuz Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:RFM modeli = RFM model ; Sınıflandırma = Classification ; Toplu taşımacılık = Public transportation ; Veri madenciliği = Data mining	Onaylandı Doktora İngilizce 2018 140 s.
Toplu taşıma sistemleri yüzyılı aşkın süredir bulunmaktadır. Geleneksel ödeme yapısında; toplu taşıma araçlarında bilet, kart ve jeton kullanılmaktadır. Bakiye, indirimler ve aktarma ücret avantajları her il için özel olarak üretilen kartlar üzerinde tutulmakta, biniş ücreti hesaplaması ve kartın bakiyesinden düşülmesi validatörler aracılığıyla biniş esnasında yapılmaktadır. Bu tez, yeni bir sunucu tabanlı ücret toplama, hesaplama ve kullanıcı yönetim sistemi önermektedir. Önerilen sistem, seyahat edilen bölgeye ait toplu taşıma kartı almadan yolculara kişisel ayrıcalıklar sağlamakta ve o ilin tüm ücretlendirme avantajlarından faydalanabilmesine imkan vermektedir. Buna ek olarak, temassız kredi kartı ve yakın alan iletişimi (NFC) gibi yeni nesil teknolojilerin geleneksel toplu taşıma kartı gibi kullanılmasının önündeki engelleri kaldırmaktadır. NFC kullanımı ile sistemin kurulumu Türkiye'de çeşitli şehirlerde gerçekleştirilmiştir. Sahadan gerçek veriler toplamış ve iki farklı veri madenciliği tekniği ile analiz edilmiştir. İlk olarak, birliktelik kuralları madenciliği tekniği uygulanarak, toplu ulaşımda NFC kullanım alışkanlıkları ve kullanıcı profilleri ilk defa ortaya koyulmuştur. İkinci olarak, NFC tabanlı ulaşım verilerinde sınıflandırma algoritmaları denenmiş ve doğruluk oranları açısından karşılaştırılmıştır. Bu tez aynı zamanda, önerilen sistemin kişiselleştirme yeteneğini ortaya koymak için, toplu ulaşımda serbest geçiş promosyonu sunan ve RFLT (Güncellik, Frekans, Sadakat ve Zaman) olarak adlandırılan yeni bir yolcu puanlama modeli önermektedir. RFTL, iyi bilinen RFM (Güncellik, Frekans, Parasal) pazarlama yönteminin değiştirilmiş bir versiyonudur. Deneysel çalışmalar, RFM modelinin ulaşımda uygulanabilirliğini ilk kez göstermekte ve gerçek dünya veri setinde RFLT ve wRFLT (ağırlıklı versiyon) karşılaştırma sonuçlarını sunmaktadır. Çalışmanın sonuçları toplu taşıma kullanımının artırılmasında etkili bir politika oluşturmak için kullanılabilir.
Mass transit systems have existed for over a century. In the traditional payment structure; tickets, cards, and tokens are used for public transportation. Balances, discounts and transfer fee benefits are generally kept on cards specially designed for each city, and the cost of the ride is calculated and deducted by the validators while getting on the vehicle. The present thesis proposes a novel server-based fare collection, calculation and user management system. The proposed system provides personalized exclusive privileges to riders without getting the special card of the province and allows passengers to benefit from all the advantages of the cities' transport pricing. In addition, it removes the obstacles that prevent the use of new technologies such as contactless bank cards and Near Field Communication (NFC) standard like a traditional province card in public transport. The installation of the system with NFC usage was applied to several cities in Turkey. Real-world data was collected and then analyzed with two data mining techniques. First, the association rule mining technique was applied for the first time to find out NFC usage habits and user profile in public transportation. Second, classification algorithms were run on NFC-based transportation data and compared with each other in terms of accuracy rates. In order to show the personalization capability of the proposed system, this thesis also proposes a novel passenger scoring model, namely RFLT (Recency, Frequency, Loyalty, and Time), for offering a free pass promotion in public transportation. RFTL is the modified version of the well-known marketing method RFM (Recency, Frequency, Monetary). Experimental studies demonstrate the applicability of RFM model on transportation for the first time and show the comparison results of RFLT and wRFLT (weighted version) on a real-world dataset. The results of the study can be used to establish an efficient policy for increasing public transportation ridership.