Publication:
ATM allocation using decision tree-based algorithms

dc.contributor.coauthorYurdakul, Hazal Hasret
dc.contributor.coauthorKasikci, Kerem
dc.contributor.coauthorCagatay, Ilhan
dc.contributor.coauthorGuven, Melih
dc.contributor.coauthorKoras, Murat
dc.contributor.departmentDepartment of Computer Engineering
dc.contributor.departmentDepartment of Industrial Engineering
dc.contributor.kuauthorAkgün, Barış
dc.contributor.kuauthorGönen, Mehmet
dc.contributor.schoolcollegeinstituteCollege of Engineering
dc.date.accessioned2024-11-09T23:25:04Z
dc.date.issued2021
dc.description.abstractAutomated teller machines (ATM's) make it possible for customers to fulfill their financial operations easily and reduces the workload of bank branches if they are placed in convenient locations. Banks need to have ATMs allocated in favorable locations regarding customer concerns. In this study, the ATM allocation problem is handled using decision tree-based algorithms. To solve the problem, a machine learning algorithm should learn the characteristics of each defined region and understand factors affecting the business performance. Therefore, a grid system is designed by dividing Turkey by imaginary lines. Imaginary lines constitute small grids passing through each one-thousandth of a latitude degree and one-thousandth of a longitude degree. For each grid rectangle, the characteristics of the customers living or wandering there, the point of interest locations around the area, and the existence of the competitors' ATMs are determined. Then, algorithms are trained and scored using decision tree-based algorithms. To decide suitable grid areas for installment, the business value is calculated for each grid. A heat map presenting the scores of the whole country is created for visualization purposes. The proposed framework can be used to better allocate ATMs all around in Turkey./Öz: Bankamatikler (ATM), banka müşterilerinin finansal işlemlerini kolayca gerçekleştirebilmelerine imkan sunar, uygun noktalara yerleştirildiklerinde de şubelerin işyükünün azalmasına yardımcı olurlar. Müşteri istekleri göz önünde bulundurulduğunda bankalar ATM’lerini kolay erişilebilir konumlara yerleş- tirmelidir. Bu çalışmada ATM yerleşimi problemi karar ağacı temelli algoritmalarla işlenmiştir. Bu sorunu çözmek amacıyla yapay ögrenme algoritması tanımlanacak her bölgenin karak- teristiğini ve iş performansını etkileyen faktörleri öğrenmelidir. Bu sebeple, Türkiye’yi hayali çizgilerle ayıran bir ızgara sistemi tasarlandı. Hayali çizgiler bir enlem derecesinin ve bir boylam derecesinin binde birlik parçalarından geçen çizgilerden oluşan küçük ızgaralar meydana getirir. Her bir ızgara dikdörtgeni için, burada yaşayan veya gezen müşterilerin karakteristigi, o alan ve alanın çevresindeki ilgi alanları ve rakip bankaların ATM’lerinin varlığı belirlendi. Sonrasında, karar ağacı temelli algoritmalar kullanarak eğitildi ve değerlendirildi. Yerleşime uygun alanlara karar vermek amacıyla, her ızgaranın iş değeri hesaplandı. Görselleştirme maksatlı bütün ülkenin değerlerini gösteren bir ısı haritası oluşturuldu. Artık, önerilen sistem bütün Türkiye’de ATM’leri daha iyi yerleştirmek için kullanılabilir.
dc.description.indexedbyWOS
dc.description.indexedbyScopus
dc.description.openaccessNO
dc.description.publisherscopeInternational
dc.description.sponsoredbyTubitakEuN/A
dc.identifier.doi10.1109/SIU53274.2021.9477941
dc.identifier.isbn978-1-6654-3649-6
dc.identifier.scopus2-s2.0-85111434039
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.1109/SIU53274.2021.9477941
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/20.500.14288/11312
dc.identifier.wos808100700182
dc.keywordsAutomated teller machines
dc.keywordsGeographic information system
dc.keywordsMachine learning
dc.keywordsGeolocation learning
dc.keywordsVisualization
dc.keywordsOnline banking
dc.keywordsForestry
dc.keywordsSignal processing algorithms
dc.keywordsDecision trees
dc.keywordsVisualization
dc.keywordsResource management
dc.keywordsMachine learning algorithms
dc.language.isotur
dc.publisherIeee
dc.relation.ispartof29th IEEE Conference on Signal Processing and Communications Applications (Siu 2021)
dc.subjectEngineering
dc.subjectElectrical electronic engineering
dc.subjectTelecommunications
dc.titleATM allocation using decision tree-based algorithms
dc.title.alternativeKarar aǧacı temelli algoritmalar kullanarak ATM yerleştirimi
dc.typeConference Proceeding
dspace.entity.typePublication
local.contributor.kuauthorAkgün, Barış
local.contributor.kuauthorGönen, Mehmet
local.publication.orgunit1College of Engineering
local.publication.orgunit2Department of Computer Engineering
local.publication.orgunit2Department of Industrial Engineering
relation.isOrgUnitOfPublication89352e43-bf09-4ef4-82f6-6f9d0174ebae
relation.isOrgUnitOfPublicationd6d00f52-d22d-4653-99e7-863efcd47b4a
relation.isOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery89352e43-bf09-4ef4-82f6-6f9d0174ebae
relation.isParentOrgUnitOfPublication8e756b23-2d4a-4ce8-b1b3-62c794a8c164
relation.isParentOrgUnitOfPublication.latestForDiscovery8e756b23-2d4a-4ce8-b1b3-62c794a8c164

Files