Geri Dön

Genetik algoritmaların veri madenciliğinde kullanılmasıyla ilginç kuralların bulunması

Finding interesting rules by using genetic algorithms in data mining

  1. Tez No: 155302
  2. Yazar: HİKMET FERDA ERGÜNEŞ
  3. Danışmanlar: PROF.DR. ÜNAL YARIMAĞAN
  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, genetik algoritmalar, ilişkilendirme kuralları, ilginç kurallar, Data mining, genetic algorithms, association rules, interesting rules
  7. Yıl: 2004
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 83

Özet

GENETİK ALGORİTMALARIN VER! MADENCİLİĞİNDE KULLANILMASIYLA İLGİNÇ KURALLARIN BULUNMASI Hikmet Ferda ERGÜNES ÖZ Veri tabanlarında bilgi keşfi sürecinde yer alan bir adım olan veri madenciliği, büyük veri tabanlarından, doğru, anlaşılır ve potansiyel olarak kullanışlı bilginin çıkarılmasıdır. Veri madenciliği sonucunda elde edilen kurallar genel olarak ya verideki niteliklerin ilişkilendirme derecesini gösterir, ya veriyi önceden belirlenmiş sınıflara ayırır, ya da veriyi sonlu sayıda kümeye ayırır. Veri madenciliği algoritmaları ile üretilen ilişkilendirme kuralı sayısı oldukça fazladır, fakat bunların sadece çok azı, kullanıcının ilgisini çekmektedir. Bunun sebebi, kuralların çoğunun açık bir şekilde bilinmesi ve yeni bilgi sağlamamasıdır. Genetik algoritmalar, günümüzde pek çok uygulama alanı bulmakta, karmaşık problemleri çözmekte kullanılmaktadır. Genetik algoritmalar, genel arama yeteneği ve nitelikler arasındaki etkileşimleri dikkate alabilmesiyle tercih edilen bir yöntemdir. Tez kapsamında, ilişkilendirme kuralı çıkarımı üzerinde çalışılmış, genetik algoritmalar kullanılarak sadece ilginç kuralların bulunması sağlanmıştır. Bu ilginç kurallar bulunurken, kuralın sağ tarafında yer alacak niteliklerle ilgili herhangi bir kısıtlama getirilmemiştir. Hangi nitelik hangi değeri aldığında kuralın daha ilginç olacağı, geliştirilen genetik algoritma ile belirlenmiştir.

Özet (Çeviri)

GENETİK ALGORİTMALARIN VERİ MADENCİLİ?İNDE KULLANILMASIYLA İLGİNÇ KURALLARIN BULUNMASI Hikmet Ferda ERGÜNEŞ ABSTRACT Data mining, which is the step of the knowledge discovery in databases process, is the extraction of accurate, comprehensible and potentially useful knowledge from large databases. Generally, the rules, that we obtain from the result öf the data mining, either shows the association degree of the attributes in the data or classifies data to the previously defined classes or partitions data to the finite number of clusters. The number of rules generated by data mining algorithms is very large, but only a few of these rules are likely to be of any interest to the user. The reason for this is that many of the rules are obvious and do not provide new knowledge. Recently, genetic algorithms find many application areas and are used to solve complex problems. Genetic algorithms are the preferred method for their global search ability and coping with attribute interaction. With in the scope of this thesis work, it is studied on the association rule extraction and provided finding only the interesting rules by using genetic algorithms. While these interesting rules are being found, there is no constraint about the attributes, which will be at the right hand side of the rule. Genetic algorithm determines that the rule is interesting when which attribute take which value.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    232713

    Veri madenciliğinde genetik algoritmalar

    Genetic algorithms in datamining

    ÖZLEM EVRİM GÜNDOĞDU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NEVCİHAN DURU

  2. Tez No

    104220

    Predictive data mining with neural networks and genetic algorithms

    Yapay sinir ağları ve genetik algoritmalar ile öngörü amaçlı veri madenciliği

    ALİ ALKAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2001

    Savunma ve Savunma Teknolojileriİstanbul Teknik Üniversitesi

    YRD. DOÇ. DR. ŞAKİR KOCABAŞ

  3. Tez No

    890094

    Genetik programlama kullanılarak iki sınıflı tıbbi verilerin sınıflandırılması

    Classification of medical data with two classes by using genetic programming

    MUSBEHA AMAN BATO

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    BiyomühendislikErciyes Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET EMİN YÜKSEL

  4. Tez No

    438914

    Yapay sinir ağlarının yeni metasezgisel algoritmalar ile eğitimi ve veri madenciliğinde sınıflandırma alanında kullanımı

    Training artificial neural networks with new metaheuristic algorithms and their application to classification area of data mining

    BURAK GÜLMEZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiErciyes Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SİNEM KULLUK

  5. Tez No

    128382

    Veri madenciliğinde kullanılan teknikler ve bir uygulama

    Data mining techniques and an application

    ELİF ÖZGE ÖZDAMAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2002

    İstatistikMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. M. KEMAL YOĞURTÇUGİL

Geri Dön