Geri Dön

Mining fuzzy spatial association rules

Belirsiz coğrafi ilişki kuralları madenciliği

  1. Tez No: 116219
  2. Yazar: ESEN KAÇAR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. NİHAN ÇİÇEKLİ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: İlişki Kuralları, Coğrafi Veri Madenciliği, Belirsizlik, Belirsiz Hiyerarşiler iv, Association Rules, Spatial Data Mining, Fuzziness, Fuzzy Hierarchies 111
  7. Yıl: 2001
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 75

Özet

ÖZ BELÎRSÎZ COĞRAFÎ İLÎŞKÎ KURALLARI MADENCİLİĞİ Kaçar, Esen Yüksek Lisans, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Nihan Kesim Çiçekli Temmuz 2001, 70 sayfa Coğrafi bilgi sistemlerinde, varolan mekansal verileri anlamak ve kullanmak için, ilgi çekici, saklı bilgileri ve genel ilişkileri ortaya çıkarmak çok önemlidir. Bu saklı bilgileri ortaya çıkarmak için kullanılan yöntemlerden bir tanesi coğrafi ilişki kuralları madenciliğidir. Coğrafi ilişki kuralı, bir grup mekansal ve bazen mekansal olmayan yüklem arasındaki belirli ilişkileri gösteren kuraldır. Madencilik işleminde, kullanılan veriler hiyerarşik bir yapıda düzenlenir. Fakat, gerçek uygulamalarda veriler için belirgin bir hiyerarşi oluşturmak her zaman mümkün değildir, belirsiz yapılar kullanılabilir. Belirsizlik, yani hiyerarşideki bir parçanın birden fazla üst parçaya ait olması, hem kullanılan verilerin kendisine hem de coğrafi ilişki hiyerarşisine uygulanabilir. Bu tez, büyük coğrafi veri tabanlarından, belirsiz veri ve coğrafi ilişki hiyerarşileri kullanılarak güçlü ilişki kurallarının madenciliğinin yapılabildiğini gösterir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT MINING FUZZY SPATIAL ASSOCIATION RULES Kaçar, Esen M.Sc, Department of Computer Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Nihan Kesim Çiçekli July 2001, 70 pages Discovering interesting, implicit knowledge and general relationships in geographic information databases is very important to understand and to use the spatial data. One of the methods for discovering the implicit knowledge is mining spatial association rules. A spatial association rule is a rule indicating certain association relationships among a set of spatial and possibly non-spatial predicates. In the mining process, data is organized in a hierarchical manner. However, in real-world applications it may not be possible to construct a crisp structure for the data, rather some fuzzy structures could be used. Fuzziness i.e. partial belonging of an item to more than one sub-item in the hierarchy, could be applied to the data itself, and also to the hierarchy of spatial relations. This thesis shows that, strong association rules can be mined from large spatial databases using fuzzy concept and spatial relation hierarchies.

Benzer Tezler

  1. Fuzzy spatial data cube construction and its use in association rule mining

    Bulanık uzaysal veri küplerinin oluşturulması ve ilişki kurallarının bulunmasında kullanılışı

    NARİN IŞIK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2005

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADNAN YAZICI

  2. Fuzzy association rule mining from spatio-temporal data: An analysis of meteorological data in Turkey

    Uzaysal ve zamansal veriden bulanık ilişki kuralları bulunması: Türkiye?de ölçülmüş olan meteoroloji verisinin analizi

    SEDA ÜNAL ÇALARGÜN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADNAN YAZICI

  3. FSOLAP: A fuzzy logic-based spatial OLAP framework for spatial-temporal analytics and querying

    FSOLAP: Uzamsal-zamansal analitik ve sorgulama için bulanık mantık tabanlı uzamsal OLAP çerçevesi

    SİNAN KESKİN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADNAN YAZICI

  4. Fuzzy Neighborhood GMDBSCAN using Representative points

    Temsilci nokta kullanımı ile bulanık komşuluk ızgara tabanlı çok-yoğunluklu dbscan

    ABDALLAH R. S. MEKKY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. OĞUZ ALTUN

  5. Mekânsal-zamansal veri madenciliği yörüngelerin durma ve hareket algoritmaları

    Spatio-temporal data mining stop and move trajectory algorithms

    FERHAT BOZKURT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. A.SAMET HAŞILOĞLU