Akademik Veri Yönetim Sistemi
Marmara Üniversitesi İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, cilt.41, sa.1, ss.51-64, 2019 (Hakemli Dergi)
Bu çalışmada, tüketici davranışlarının kaba küme teorisine dayanan kural türetme algoritmalarıyla öngörülmesi amaçlanmıştır. Romanya Akademisi Dünya Ekonomisi Enstitüsü tarafından toplanan “Romanya - finansal okuryazarlık ve finansal hizmetler anketi” verileri kullanılmıştır. Çalışmada
ön işlem olarak kaba küme teorisinin alt yaklaşım ve üst yaklaşım kümeleri kullanılarak veri kümesindeki gereksiz nitelikler elenmiş sadece vazgeçilemeyen niteliklerden oluşan çekirdek veri kümesi oluşturulmuştur. Çekirdek veri kümesine kural türetme algoritması olan LEM2 algoritması
uygulanarak tüketici davranışlarını yüksek başarımla öngörebilen kurallar elde edilmiştir. Elde edilen sonuçlara göre kaba küme teorisine dayanan kural türetme algoritmaları tüketicilerin karar verme biçimleri ve davranış biçimlerinin öngörülmesini sağlayabilecek uygun bir araçtır.