Renewal of a B2B Online Shop Using Functional Programming

Verkossa tapahtuva kaupankäynti lisääntyy jatkuvasti ja myös yritysten välisen sähköisen tiedonsiirron merkitys on korostunut viime vuosina. Sähköinen kaupankäynti helpottaa toimintaa nopeuttamalla tiedonsiirron nopeutta ja vähentää inhimillisten virheiden mahdollisuutta. Yritysmaailmassa kaupankäynnin periaatteet poikkeavat kuitenkin kuluttajien välisestä kaupasta, mikä tulee huomioida myös toiminnan siirtyessä verkkoon. Tässä diplomityössä käsitellään asiakasprojektina toteutettua B2B-verkkokaupan uudistusta. Uudistuksen lähtökohtana oli vanha verkkokauppa, jonka huono yhteensopivuus modernien selainten kanssa ja hankala käytettävyys muodostivat tärkeimmät kehityskohteet. Samalla haluttiin myös tarjota verkkokaupan käyttäjille uusia ominaisuuksia ja paremmat mahdollisuudet tehtyjen tilausten seurantaan. Uudistus toteutettiin funktionaalista ohjelmointia tukevan ohjelmointikielen ja siihen liittyvien työkalujen avulla. Tässä työssä käydään läpi verkkokaupan perusajatukset, esitellään funktionaalista ohjelmointia yleisesti ja tarkastellaan verkkokauppauudistuksen etenemistä niin suunnittelun ja toteutusteknologioiden valinnan kuin toteutuksenkin kannalta. Lisäksi käsitellään valittujen teknologioiden toimivuutta ja uudistuksen tuloksena saavutettuja hyötyjä. Uudistuksessa käytetyt toteutusteknologiat ja valitut työkalut vastasivat asetettuja tarpeita ja toimivat hyvin pieniä puutteita lukuun ottamatta. Projektin tuloksena syntynyt uusi verkkokauppa on aiempaa toimivampi moderneilla selaimilla ja uudet ominaisuudet parantavat tiedonkulkua käyttäjien suuntaan. Jatkossa myös verkkokaupan ylläpito on entistä helpompaa

Computational Intelligence Algorithms for Optimisation of Wireless Sensor Networks

Recent studies have tended towards incorporating Computation Intelligence, which is a large umbrella for all Machine Learning and Metaheuristic approaches into wireless sensor network (WSN) applications for enhanced and intuitive performance. Meta-heuristic optimisation techniques are used for solving several WSN issues such as energy minimisation, coverage, routing, scheduling and so on. This research designs and develops highly intelligent WSNs that can provide the core requirement of energy efficiency and reliability. To meet these requirements, two major decisions were carried out at the sink node or base station. The first decision involves the use of supervised and unsupervised machine learning algorithms to achieve an accurate decision at the sink node. This thesis presents a new hybrid approach for event (fire) detection system using k-means clustering on aggregated fire data to form two class labels (fire and non-fire). The resulting data outputs are trained and tested by the Feed Forward Neural Network, Naive Bayes, and Decision Trees classifier. This hybrid approach was found to significantly improve fire detection performance against the use of only the classifiers. The second decision employs a metaheuristic approach to optimise the solution of WSNs clustering problem. Two metaheuristic-based protocols namely the Dynamic Local Search Algorithm for Clustering Hierarchy (DLSACH) and Heuristics Algorithm for Clustering Hierarchy (HACH) are proposed to achieve an evenly balanced energy and minimise the net residual energy of each sensor nodes. This thesis proved that the two protocols outperforms state-of-the-art protocols such as LEACH, TCAC and SEECH in terms of network lifetime and maintains a favourable performance even under different energy heterogeneity settings

Preference mining techniques for customer behavior analysis

The thesis has studied a number of critical problems in data mining for customer behavior analysis and has proposed novel techniques for better modeling of the customers’ decision making process, more efficient analysis of their travel behavior, and more effective identification of their emerging preference