Tuncay Can ve Ersoy Öz, Tuncay CAN, Ersoy ÖZ

MARKA TERCİHLERİNE VE TERCİH NEDENLERİNE GİZLİ MARKOV MODELİNİN UYGULANMASI

Markov Zincirleri finans, eğitim, üretim, pazarlama ve marka bağımlılığı gibi birçok alanda yaygın olarak kullanılmaktadır. Bu çalışmada Markov Zincirlerini temel alan Gizli Markov Modeli kullanılarak, marka tercihleri ve tercih nedenleri üzerine bir uygulama yapılmıştır. Uygulama için gerekli veriler İstanbul’da kamu üniversite öğrencilerine yönelik olarak yapılan kullandıkları cep telefonu markaları ve bu markaları tercih etme nedenleri temel alınarak Gizli Markov Modeli oluşturulmuştur. Bu model ile üniversite öğrencilerinin genel olarak cep telefonu tercihlerinin hangi marka olacağı ve herhangi bir markanın tercih sebebi tahmin edilmiştir. Tahminlemeler için Gizli Markov Modelinin üç temel probleminden ilk ikisi kullanılmıştır. Tahminlemeler sonucunda tercih edilecek cep telefonu markaları, Nokia %43,45, Samsung %22,92 ve Sony-Ericsson %10,52 şeklinde bulunmuştur. Elde edilen bulgulara göre bu markaların tercih sebepleri ise Nokia ve Sony-Ericsson markaları için gelişmiş özellikler ve Samsung markası için fiyat uygunluğu olarak yorumlanmıştır

Anahtar Kelimeler:

Markov Zinciri, Gizli Markov Modeli, Tahminleme, Marka Tercihi

APPLYING HIDDEN MARKOV MODEL TO BRAND CHOICES AND ITS REASONS

Markov Chains are widely used in areas such as finance, education, production, marketing and brand addiction. This study is an application about brand choices and the reasons for the choices by using Hidden Markov Model based on Markov Chains. The data required for the application are gathered from the surveys directed to public university students in Istanbul. A Hidden Markov Model is formed by considering the cell phone brands that university students use and the reasons for their choices. With this model, the cell phone brand that university students would generally prefer and the reason behind choosing any brand is predicted. For the predictions, the first two of the three main problems of Hidden Markov Model are used. The cell phone brands to be chosen are found as Nokia %43,45, Samsung %22,92, and Sony-Ericsson %10,52 at the end of the predictions. According to the obtained evidence, the reasons behind choosing these brands are interpreted as advanced features for Nokia and Sony-Ericsson and price eligibility for Samsung.

Keywords:

Markov Chain, Hidden Markov Model, Predictions, Brand Preference,

PDF

___

Alpaydın, E. (2004). Introduction To Machine Learning, United States of America: The MIT Press. Baum, L.E. (1972). An inequality and associated maximization technique in statistical estimation for probabilistic functions of Markov processes, Inequalities 3, 1-8.
Baum, L.E. ve Eagon, J.A. (1967). An inequality with applications to statistical estimation for probabilistic functions of Markov processes and to a model for ecology, Bull. Am. Math. Stat. 37, 360-363.
Bicego, M. ve Murino, V. (2004). Investigating Hidden Markov Models’ Capabilities in 2D Shape Classification, IEEE Transactions On Pattern Analysis And Machine Intelligence, Vol.26, No.2, 281-286.
Bülbül, Ş., Çilingirtürk, A.M., Altaş, D. ve Yıldırım, İ.E. (2007). Avrupa Birliği’ne Bakış Açıları Yönünden Akademisyen Profili, İstanbul: Der Yayınları.
Can, T. (2006). Sektörler Arası ilişkilerin Markov Zincirleri ile Analizi ve Tahmini: Türkiye Örneği, İstanbul: Derin Yayınları.
Çavuş, N. (2007). Bilgi ve İletişim Araçları Hakkında Bilişim Programı Öğrencilerinin Yaklaşımlarının Değerlendirilmesi, Cypriot Journal of Educational Sciences, Vol. 2, No. 4, 87-95.
Ewens, W. ve Grant, G. (2005). Statistical Methods in Bioinformatics: An Introduction, Second Edition, United States of America: Springer Science+Business Media Inc.
Özçağlayan, M. (1998). Yeni İletişim Teknolojileri ve Değişim, İstanbul: Alfa Basım Yayım Dağıtım. Petrie, T. (1969). Probabilistic functions of finite state Markov chains, Ann. Math. Statist. 40, 97–115.
Petrushin, V.A. (2000). “Techonline”, Hidden Markov Models: Fundamentals and Applications, Part 2: Discrete and Continuous Hidden Markov Models, http://www.techonline.com/learning/course/ 100253 (Er. Tar: 14 Kasım 2008).
Schliep, A., Georgi, B., Rungsarityotin, W., Costa, I.G. ve Schönhuth, A. (2004). The General Hidden Markov Model Library: Analyzing Systems with Unobservable States, Forschung und wissenschaftliches Rechnen: Beitrage zum Heinz-Billing Preis, Series GWDG-Bericht.
Steeb, W.H., Hardy, Y. ve Stoop, R. (2005). The Nonlinear Workbook, 3rd Edition, Singapore: World Scientific Publishing Co. Pte. Ltd.
Vaseghi, S.V. (2007). Multimedia Signal Processing Theory and Applications in Speech, Music and Communications, England: John- Wiley & Sons Ltd.