Geri Dön

Veri madenciliğinde apriori temelli ilişkilendirme kuralı algoritmalarının uygulama ve karşılaştırması

The practice and comparison of apriori based association rule algorithms in data mining

  1. Tez No: 154176
  2. Yazar: FİLİZ KOYUNCU
  3. Danışmanlar: PROF.DR. OYA KALIPSIZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, İlişkisel kural madenciliği, Apriori, Apriorid, AprioriHyTid, DHP, algoritma. xııı, Data Mining, Associaiton Rule Mining, Apriori, AprioriTid, AprioriHybrid, DHP, algorithm. XIV
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Uludağ 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 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

  1. 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

    Türkçe

    2020

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Okan Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT GÜNCELER

  2. Birliktelik algoritmaları ile market sepet analizi: Bir tekstil mağazası uygulaması

    Market basket analysis with association algorithms: A textile store application

    BEYZA ZİFTCİ ÖZEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2025

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiYıldız Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ÖZGE NALAN BİLİŞİK

  3. TTK Kozlu Müessesesinde yaşanan iş kazalarının apriori yöntemiyle iş sağlığı güvenliği açısından değerlendirilmesi

    Evaluation of work accidents occurring at TTK Kozlu Facility using the apriori method in terms of occupational health and safety

    KAAN CENK ŞAHİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Maden Mühendisliği ve MadencilikZonguldak Bülent Ecevit Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET BİLEN

  4. Veri madenciliğinde market sepet analizi ve birliktelik kurallarının belirlenmesi

    Market basket analysis in data mining and finding association rules

    AYHAN DÖŞLÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. SONGÜL ALBAYRAK

  5. 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

    Türkçe

    2019

    İşletmeRecep Tayyip Erdoğan Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BURCU KARTAL