Geri Dön

Metadata mining using similarity matrixes for improved knowledge data discovery

Benzerlik matrislerini kullanarak, veri yapısı araştırma ve daha gelişmiş bilgi verisi keşfetme

  1. Tez No: 126578
  2. Yazar: ÖYMEN GÜR
  3. Danışmanlar: DR. MELİH KIRLIDAĞ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Analiz, Matrisler, Veri madenciliği, Veri yapıları, Analysis, Matrices, Data mining, Data structures
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Marmara Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET METADATA MINING USING SIMILARITY MATRIXES FOR IMPROVED KNOWLEDGE DATA DISCOVERY Bugünü ortamında, bir çok şirket kendi iç işlerinde, mümkün olan her alanda bilgisayar temelli sistemleri kullanmaya çalışıyorlar. Bu da bir çok değişik uygulamada, sistemde ve de donanımda biriken dijital veriye ve bilgiye sebep oluyor. Yine bugünün iş dünyasında rekabet avantajını yaratmak ve koruyabilmek neredeyse her şey. Bu tip işletmelere yaratılabilecek en büyük kaynak ve fayda bu biriken kritik, kesin ve zamanı belirli veriden, rekabet avantajına dönebilecek istihbarat sağlamak olacaktır. Bu sebeptendir ki bir çok işletme kendi içlerinde bu verileri incelemek ve birleştirmek için departmanlar kurmaktadır. İlk amaç bu dağınık ve kpouk veri kaynaklarını tek bir parça haline toplamaktır ki buna“Data Warehouse”denilmektedir. İkinci amaç ise bu oluşan tek parça veri grubunu şirketin avantajı olabilecek yararlı kalıplan bulabilmek amacı ile incelemektir ki buna da“Data Mining”denilmektedir. Tezde bu dağınık verilerin tek bir veri tabanında birleştirilmesi için sorumlu olan kişilerin, değişik veri kaynaklarının iç detaylarım bilememe durumunda bu işi otomatik olarak yapacak bir metot geliştirdik. Algoritmamız değişik veri kaynaklarını tarayarak araştırarak ve de karşılaştırarak eğer varsa aralarındaki benzerlikleri bulmaktadır. Ayrıca eğer karşılıklı tablolarda aynı elemanlar varsa bunları birleştirme öncesi uyarmaktadır. Bu işlemleri gerçekleştirmek için bir yazı benzerlik algoritması ve de benzerlikleri notlandırdığımız ve karşılıklı kıyaslamalar yaptığımız matrisleri kullandık. Sonuç olarak deneylerimizi yaptığımız örnek verilerimiz ile başarılı sonuçlar aldık. Şubat 2002 öymen Gür

Özet (Çeviri)

ABSTRACT METADATA MINING USING SIMILARITY MATRIXES FOR IMPROVED KNOWLEDGE DATA DISCOVERY In today's environment, many corporations are currently using computer- based systems in nearly all of their process, where it is applicable. This results in digital information, which is collected and formed in different systems, applications and hardware. Creating and holding a competitive advantage is what it is all about in today's business world. There is no more valuable resource to a business than intelligence. Critical, accurate and timely information can be directly converted into competitive advantage. Many business are trying to build IT departments in order to gather and merge these different data sources into one single entity that is called data warehouse and using skills and techniques, called data niining, to analyze the this new whole database to find some patterns mat will help to realize valuable advantages for the company in the market. In the thesis, we developed a automated way to merge the different data sources into one single database structure in order to help the data warehouse analyst, which do not know the details of the different applications inside a organization. Our algorithm scans, searches, compares two or more data sources with each other, and finds out the link in-between them, if there is any relation between them. In addition, it checks if there are same entities in the opposing tables. We used similarity matrixes and a text similarity algorithm to compare the remote data sources. As a result, we had successful results from our case study using our own algorithm. February 2002 Öymen GÜR

Benzer Tezler

  1. Gördes pegmatoidlerinin mineralojik ve jeokimyasal incelenmesi

    Başlık çevirisi yok

    NURAN DAĞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1989

    Jeoloji MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    PROF. DR. O. ÖZCAN DURA

  2. Fenolik schiff bazlarındaki hidrojen bağlarının I.R. ve U.V. spektrumu ile incelenmesi

    Başlık çevirisi yok

    CENGİZ YENİKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1991

    KimyaAnadolu Üniversitesi

    DOÇ.DR. ORHAN BİLGİÇ

  3. Sex role perceptions and dogmatism tendencies in male and female managers

    Başlık çevirisi yok

    MASOUME B. AMİRABADY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1994

    İşletmeMarmara Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TÜLAY BOZKURT

  4. Geological and petrographical investigation in the northern part of Derbent area, Ödemiş-Kiraz submassif of the Menderes massif

    Başlık çevirisi yok

    ERSİN KORALAY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1993

    Jeoloji MühendisliğiDokuz Eylül Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. O. ÖZCAN DORA

  5. İstatistiksel veri sistemleri ve basın sektöründe bir karar destek sistemi uygulaması

    Başlık çevirisi yok

    CEM S. SÜTÇÜ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    1995

    EkonomiMarmara Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. ATEŞ VURAN