Çok seviyeli ağırlıklandırılmış bulanık bağıntı kural madenciliği
Mining fuzzy weighted assocation rules at multiple levels
- Tez No: 150112
- Danışmanlar: DOÇ. DR. FİKRET ATA
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Elektrik ve Elektronik Mühendisliği, Electrical and Electronics Engineering
- Anahtar Kelimeler: Data Mining, Association Rules, Fuzzy Set Theory, Multi Level Association Rules, Weighted Association Rules. VII
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 74
Özet
ÖZET Yüksek Lisans Tezi ÇOK SEVİYELİ AĞIRLIKLANDUULMIŞ BULANIK BAĞINTI KURAL MADENCİLİĞİ Ahmet Okan ŞEKER Fırat Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü Elektrik Elektronik Mühendisliği Anabilim Dalı 2004, Sayfa : 64 Veri madenciliği belirli amaçlar için veri tabanından istenilen bilgiyi veya ilginç örüntüleri çıkarma sürecidir. Klasik veri madenciliği algoritmalarının çoğu ikilik değerli kayıtlar arasında ilişkiler tanımlar. Fakat gerçek dünya uygulamalarında çoğunlukla nicel değerli kayıtlara rastlanır. Bu tez çoklu seviyeli bağıntı kural madenciliği ile bulanıklığı entegre eder. Bu maksatla öncelikle kayıtlardaki nicel değerler dilsel terimlere dönüştürülür. Daha sonra Apriori algoritması kullanarak bulanık bağıntı kuralları üretilir. Tez ayrıca farklı seviyelerde ağırlıklandırma yöntemini kullanan bir kural çıkarma algoritması önerir. Son olarak, çok seviyeli madencilik, ağırlıklandırma ve minimum destek ve güven değerlerinin dilsel terimlerini içeren bazı kavramların avantajlarım tek algoritmada birleştirir. Rasgele oluşturulan bir veri tabam üzerinde gerçekleştirilen uygulama sonuçlan önerilen yaklaşımların etkinliğini ve uygulanabilirliliğini gösterir. Böylece çıkarılan kurallar veri tabanlarındaki düzenliliği sergiler ve uygun kullanıcılar için çok değerli öneriler sağlanır. Anahtar Kelimeler : Veri Madenciliği, Bağıntı Kuralları, Bulanık Küme Kavramı, Çok Seviyeli Bulanık Bağıntı Kuralları, Ağırlıklandınlmış Bağıntı Kuralları. VI
Özet (Çeviri)
ABSTRACT MSc Thesis MINING FUZZY WEIGHTED ASSOCATION RULES AT MULTIPLE LEVELS Ahmet Okan ŞEKER Fırat University Graduate School of Electrical and Electronics Department of Electrical and Electronics Engineering 2004, Page : 64 Data mining is the process of extracting desirable knowledge or interesting patterns from existing databases for specific purposes. Most of the conventional data mining algorithms can identify the relation among transactions with quantitative values are however commonly seen in real world applications. This thesis handles the integration of fuzziness with multiple level association rule mining to find interesting rules from transaction data. It first transforms quantitative values in transactions into linguistic terms, then generates the fuzzy association rules by modifying the Apriori algorithm. It also contributes to the ongoing research on multiple level rule mining by proposing a weighting method for the items at different levels. Finally, we combine the advantages at several concepts, including muîti level mining, weighted mining and minimum confidence. Experiments conducted on a synthetic database show the effectiveness and applicability of the proposed approaches. The rules mined out thus exhibit the regularity in databases and can be used to provide some suggestions to appropriate supervisors.
Benzer Tezler
- Otomotiv endüstrisinde dizayn çalışmalarının önceliklendirmelerine yönelik q seviyeli ortoper bulanık küme teorisi ve multımoora ile geliştirilmiş hata türü ve etkileri analizi
Failure mode and effects analysis integrated with q-rung orthopair fuzzy set theory and multimoora for prioritization of design works in automotive industry
SENEM MASAT KARAKUŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DİYAR AKAY
- Advanced mobility robustness optimization techniques in mobile heterogeneous networks with the inclusion of 5G
5G dahil mobil heterojen ağlarda gelişmiş mobilite sağlamlık optimizasyon tekniği
WAHEEB SALIM ABDULRAB TASHAN
Doktora
İngilizce
2023
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SULTAN ALDIRMAZ ÇOLAK
- B2B üretim şirketlerinde süreç temelli endüstri 4.0 öz değerlendirme ve bulanık AHP ile dijitalleşme yol haritası belirlenmesi
Process based industry 4.0 self assesment and digitalization roadmap set for B2B production companies using fuzzy AHP
KÜBRA DENİZ AYYILDIZ UÇAK
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DOĞAN ÖZGEN
- Sezgisel bulanık çok kriterli karar verme teknikleriyle kamu kurumlarında projelerin önem derecelerinin sıralanması
Ordering importance of projects in public institutions with intuitionistic fuzzy multi-criteria decision-making techniques
AHMET TALHA ARDALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZER UYGUN
- Otomobil satışı yapan alışveriş sitelerinin bulanık çok kriterli karar verme yöntemleri kullanılarak E-S-QUAL'e dayalı değerlendirilmesi
Evaluation of automobile shopping sites based on E-S-QUAl using fuzzy multi-criteria decision making methods
SEDA KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOndokuz Mayıs ÜniversitesiAkıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SERMİN ELEVLİ