Yazar "Dokuz, Ahmet" seçeneğine göre listele

Listeleniyor 1 - 6 / 6
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    ANOMALOUS ACTIVITY DETECTION FROM DAILY SOCIAL MEDIA USER MOBILITY DATA
    (2019) Dokuz, Ahmet
    Anomalous activities are the activities that do not fit into normal and routine behavior of people or objects.Anomalous activity, account, or sharing detection from social networks play an important role for preventingsocial media users from harmful and annoying contents. However, detecting anomalous activities is challengingdue to the difficulty of separating anomalous activities from real ones, limitations of current algorithms andinterest measures, the challenge of analyzing social media big data, and hardness of handling spatial andtemporal dimensions. In this study, anomalous activities are detected using daily social media user mobility data.In particular, two features are extracted from daily social media user mobility, namely, daily total number ofvisited locations and daily total distance, and these features are used for detecting anomalous activities. Analgorithm, that employs DBSCAN clustering algorithm, is proposed for detecting such activities. The resultsshow that proposed algorithm could learn normal daily activities of social media users and detect anomalousactivities.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Anomaly Detection in Bitcoin Prices using DBSCAN Algorithm
    (2020) Dokuz, Ahmet; Çelik, Mete; Ecemiş, Alper
    Blockchain is an emerging technology which is also behind the Bitcoin digital money. Daily bitcoin transactions are increasing due tothe popular and widespread investments. The increase of Bitcoin related datasets and this increased big dataset requires novelapproaches and methods to analyze using data mining techniques. In addition, fluctuations and anomalies in the bitcoin prices couldmean a great deal to economists and discovering anomalies in bitcoin prices is important. In this study, anomaly detection in Bitcoinprices is performed based on the change of Bitcoin price difference and the change of Bitcoin price difference in percentage withrespect to previous day using 8-years of Bitcoin price dataset of the period of 2012-2019. First, the dataset is pre-processed andunnecessary columns are deleted. Then, 2 different datasets are created by using daily bitcoin prices, i.e. bitcoin price differencedataset and bitcoin price difference in percentage dataset. After that, for detecting anomalous price changes, DBSCAN algorithm andstatistical method are used, and the performance of the algorithms are evaluated. The results show that the DBSCAN algorithm andstatistical method successfully detects anomalies in bitcoin prices for both of the datasets. However, the DBSCAN algorithm performsbetter than the statistical method which could detect anomalies even they are close to the normal daily price changes. Also, in thisstudy, bitcoin price difference dataset and bitcoin price difference in percentage dataset are compared and the differences of theresults for both datasets and their reasons are explained.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    GÖRÜNTÜ İŞLEME TEKNİĞİ YARDIMIYLA ELDE EDİLEN DENEYSEL SONUÇLARIN HİBRİD SAYISAL DALGA MODELİNİN PERFORMANS ANALİZİNDE KULLANIMI
    (2019) Erduran, Kutsi; Dokuz, Ahmet; Ünal, Uğur
    Bu çalışmanın iki amacı vardır. İlk olarak, dalga yayılımlarının modellenmesinde kullanılan sayısal hibriddalga modelinin performansının iki farklı şekilde elde edilen deneysel çalışma sonuçları kullanılarakbelirlenmesi, ikincisi ise deney sonuçlarının sayısallaştırılmasında kullanılan yöntemlerden biri olan görüntüişleme tekniğinin benzer çalışmalarda kullanılabilirliğinin araştırılmasıdır. Sayısal model, Boussinesqdenklemlerinin hibrid çözümüne dayanmaktadır. Hibrid çözüm, sonlu hacim yönteminin, Boussinesqdenklemlerinin konservatif kısmına uygulanması ve sonlu fark yönteminin, daha yüksek dereceli dispersifterimleri içeren geri kalan terimlere uygulanmasıyla oluşturulmuştur. Bu çalışmada öncelikle Niğde ÖmerHalisdemir Üniversitesi inşaat mühendisliği bölümü hidrolik laboratuvarında bulunan kanalda çeşitli dalgaözelliklerine sahip bir dizi dalga yayılım deneyi gerçekleştirilmiştir. Daha sonra, gözle okuma ve görüntü işlemetekniği ile elde edilen dalga yayılım deneylerine ait su yüzü profillerinin sayısal sonuçlarının, hibrid sayısalmodel sonuçları ile karşılaştırılması yapılarak modelin performans analizi yapılmıştır. Ayrıca, görüntü işlemetekniğinin deneyler esnasında gözlenen su yüzü profillerinin sayısal değerlerinin elde edilmesinde ne derecedekullanılabilir olduğunun değerlendirilmesi yapılmıştır.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Kutu ve dairesel kesitli menfez akımlarının deneysel ve sayısal olarak incelenmesi
    (2022) Erduran, Kutsi; Ünal, Uğur; Dokuz, Ahmet; Nas, Büşra
    Bu çalışmada menfezlerin detaylı hidrolik tasarım hesaplarında dikkate alınan altı farklı akım durumunda kutu ve dairesel enkesitli menfezler etrafında oluşan su yüzü profilleri deneysel ve sayısal olarak incelenmiştir. Deneysel çalışmalar, Niğde Ömer Halisdemir Üniversitesi İnşaat Mühendisliği Bölümü Hidrolik Laboratuvarında bulunan ve boyutları 10x0.309x0.45m olan deneysel kanal kullanılarak yapılmıştır. Deneysel çalışmalarda su yüzü profillerine ait sayısal değerler yapılan ölçümlerin yanı sıra görüntü işleme tekniği kullanarak da elde olunmuştur. Böylece, çalışmada görüntü işleme tekniğinin burada tarif olunan akım koşullarında uygulanabilirliği de araştırılmıştır. Sayısal çalışmalar, açık kanal akımlarının bir boyutlu model çalışmalarında yaygın olarak kullanılan HEC-RAS yardımıyla yapılmıştır. Tedrici değişken akım bölgelerinde, su yüzü profilleri ayrıca direkt adım metodu ile de hesaplanmıştır. Sayısal model sonuçları, direkt adım metodu sonuçları, deneysel ölçüm ve görüntü işleme sonuçları karşılaştırılmıştır. Genel olarak sayısal ve deneysel sonuçlara dayalı su yüzü profillerinin şekilsel olarak oldukça benzer olduğu görülmüştür. Ölçüm sonuçları ile karşılaştırıldığında, HEC-RAS sayısal modelinin memba bölgelerinde genelde yüksek değerler verdiği, mansap bölgesinde su yüzü değişimlerinin ani olduğu yerlerde ise değişimleri yakalayamadığı görülmüştür. Görüntü işleme tekniğinin genel olarak ölçüm sonuçlarına benzerliği dikkat çekerken, akıma müdahale olmaksızın ve fiziksel ölçüm yapılamayan yerlerde de sonuçlar alınabilmesinin büyük bir avantaj olduğu görülmüştür. Bilindiği üzere, tekniğin sonuçlarının görüntü kalitesine ve görüntülerin sayısallaştırılmasında kullanılan algoritmaya bağlı olmasından ötürü, türbülans özelliğinin fazla olduğu kompleks akım bölgelerinde istenilen düzeyde iyi sonuçlar elde edilememiştir.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    Station Preference Analysis of Users in Bike Sharing Systems Big Datasets
    (2020) Dokuz, Ahmet
    Bike Sharing Systems (BSS) have emerged as an alternative transportation tool for city residents who do not want to preferconventional transportation systems. By using BSS, city residents could reach their desired destinations while making sports activityin fresh air. BSS became more preferred and prevalent among other transportation systems because of their several benefits, such asenvironmental friendly, activity enforcing and fresh transportation opportunity. After BSS are being utilized by more users, BSSoperators started to collect the BSS datasets to gain insights from these datasets. In the literature, several applications are performedusing BSS datasets, including urban pattern analysis. In this study, BSS big dataset is used for analyzing station preferences ofdifferent user types. The bike stations and their visits are counted and sorted for each user type, and top-10 preferred bike stations areextracted for each user type as preferred stations. Experimental results show that Customer and Subscriber user types have differentstation preferences, as hypothesized in this study.
  • Küçük Resim Yok
    Öğe
    StationNet: An Algorithm for the Extraction and Visualization of Top-n Correlated Bike Stations in Bike Sharing Systems Big Datasets
    (2021) Dokuz, Ahmet
    Bike sharing systems (BSS) have emerged as an alternative and environmentally friendlytransportation tool that provides short-term bike rental to city residents for their close proximitytransportation purposes or sports activities. With the emergence and widespread usage of BSS,BSS operators started collecting bike user-related datasets to benefit from it and to increaseservice quality. Many application areas are present which use BSS big datasets, such asbehavioral analyses, urban pattern discovery, and network analysis of bike stations. A bikestation network can be defined as a network where bike stations are nodes and the bike trips ofusers from a station to another station as edges. The extraction of bike station network providesinformation about which stations are central, which stations have more in- or out-flows, andwhich regions of the cities are actively used by bike users. However, the extraction of bikestation networks is challenging due to the complexity and different characteristics of bikestations, the requirement of new algorithms and new visualization techniques, and the issuesrelated to efficient handling BSS big datasets. In this study, the concept of bike station networkextraction in terms of top-n correlated stations is proposed. In particular, the extraction of a bikestation network from BSS big datasets are defined and a new algorithm is proposed forextraction of bike station network, and also a new visualization approach that uses commonvisualization tools is utilized to represent bike station network on a map which would providemore information than a network without a background information. The proposed algorithmand visualization technique are evaluated using one year BSS big dataset. Experimental resultsshow that the proposed algorithm could successfully extract top-n correlated bike stationnetworks and utilized visualization technique is beneficial.