Veri madenciliğinde apriori temelli ilişkilendirme kuralı algoritmalarının uygulama ve karşılaştırması
The practice and comparison of apriori based association rule algorithms in data mining
- Tez No: 154176
- Danışmanlar: PROF.DR. OYA KALIPSIZ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, İlişkisel kural madenciliği, Apriori, Apriorid, AprioriHyTid, DHP, algoritma. xııı, Data Mining, Associaiton Rule Mining, Apriori, AprioriTid, AprioriHybrid, DHP, algorithm. XIV
- Yıl: 2004
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Uludağ Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 121
Özet
ÖZET Bilişim uygulamalarının yaygınlaşması ile, bilgisayarlarda büyük miktarlarda veri depolanmasına başlanmıştır. Günümüz veri tabam sistemleri, kullanıcıya depolanan bütün bilgilere kolayca ulaşabileceği araçları ve fonksiyonları sunmamaktadır. Büyük veri tabanlarında saklı olan bu bilgilere ulaşmak ve bu bilgileri kullanmak üzere, otomatik bilgi keşfetmeye yarayan teknikler geliştirilmektedir. Bu tekniklerden biri olan ilişkisel kurallar bulma, depolanan verilerden, ilginç ve sıklıkla rastlanan şemaları tanıma işlevinin, yani veri araştırmasının çok önemli bir dalıdır. İlişkisel kurallar, nesnelerin bir arada olma durumlarını belirlemeyi amaçlar ve bir çok alanda geniş kullanılabilirliğe sahiptir. İlişkisel kurallar bulma, yoğun nesne kümelerinin (verilerde sıkça bir arada görülen nesnelerin) hesaplanması esasına dayanır ve büyük veri tabanlarında hesaplanması oldukça pahalı bir işlemdir. Bu nedenle, daha önce belirlenmiş ilişkisel kuralların korunması oldukça önemli bir konudur. Bu çalışmada, ilişkisel kural üreten temel algoritmalardan biri olan Apriori ve onun türleri olan AprioriTid, AprioriHybrid ve DHP algoritmaları incelenmiş ve C dilinde bu algoritmaların programlan yazılmıştır. Algoritmalar performanslarına, yöntem farklılıklarına, kural üretmeye başladıkları minimum eşik değerlerine göre farklı veri kümeleri üzerinde karşılaştırılmıştır. Son olarak da tüm algoritmaların ortak olarak kullandıkları bir ilişkisel kural üretme prosedürü yazılmış ve üretilen kurallar bir dosya ortamında saklanmıştır.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT By improvement of data processing methods, a large amount of data is stored in computers.Today's database systems offer a lot of devices and tools to people to get data simply.Automatic information discovery methods are improved to get and use information that is stored in large databases.One of these methods is association rule discovery that is important to find interesting and frequent patterns in data.Association rules purpose counting of objects that get together frequently in data. So it has a large usability at a large of area. Association rule discovery is based on counting of dense object sets and that counting is very expensive in large databases.So it is important to protect rules that are found at first. In this study, Apriori that is one of the main algorithms of associaiton rule mining and its variations that are AprioriTid and AprioriHybrid, and DHP that is based on Apriori are researched and these algorithms are programmed in C language.Algorithms are compared with their run time performance, methods and minimum support tresholds on different data sets.At last, an association rule procedure is used as common by all algorithms and rules that are produced are stored in a file format.
Benzer Tezler
- Dijital pazarlamada, aprıorı algoritması kullanarak hedef kitle belirleme
Determining the target group by using apriori algorithm in the digital marketing
ARİF CÜHEYLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Okan ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT GÜNCELER
- İşletme bölümü lisans derslerinin veri madenciliği yöntemleri ile analizi: Recep Tayyip Erdoğan Üniversitesi örneği
Analysis of business administration undergraduate courses with data mining methods: Recep Tayyip Erdoğan University case
SEMA PEÇE
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
İşletmeRecep Tayyip Erdoğan Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU KARTAL
- Veri madenciliğinde apriori algoritması ve depo düzenleme probleminde satış verileri üzerinden birliktelik analizi
Apriori algorithm in data mining and association analysis based on sales data in warehouse layout problem
RAFİA ÖZTOPUZ EREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ATAKAN ALKAN
- Veri madenciliğinde apriori algoritması ve apripori algoritmasının farklı veri kümelerinde uygulanması
Apriori algorithm in datamining and applying apriori algorithm for different datasets
ALİ CENK GÜLCE
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. NURŞEN SUÇSUZ
YRD. DOÇ. DR. NİLÜFER YURTAY
- Veri madenciliğinde Apriori algoritmasının sınav verileri üzerinde uygulanması
Apriori algorithm implementation on exam data in data mining
MUHAMMED EMİN EKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. RECAİ OKTAŞ