A new hybrid multi-relational data mining technique
Yeni bir melez çok ilişkili veri madenciliği tekniği
- Tez No: 166959
- Danışmanlar: DOÇ. DR. İSMAİL HAKKI TOROSLU
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: İlişkisel Öğrenme, Tümevaran Mantıksal Programlama, Ön görüm Tümevarımsal Öğrenme, Tanımlayıcı Tümevarımsal Öğrenme, Ters Çözünürlük, İlişkisel Kural Madenciliği, APRİORİ Algoritması, WARMR Sistemi vıı, Multi-Relational Learning, ILP, Predictive Inductive Learning, De scriptive Inductive Learning, Inverse Resolution, Association Rule Mining, APRİ ORİ, WARMR v
- Yıl: 2005
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 85
Özet
oz YENİ BİR MELEZ ÇOK İLİŞKİLİ VERİ MADENCİLİĞİ TEKNİĞİ Toprak, Seda Dağlar Yüksek Lisans, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. İ. Hakki Toroslu Mayıs 2005, 72 sayfa Verileri ilişkisel veritabanlarında saklama eğilimi ve problem tanımlamaların tek bir bağıntı ile yapmanın getirdiği sınırlamalar, çok ilişkili öğrenmeyi popüler hale getirmiştir. Bilgi örüntüleri birden fazla ilişki içermeye başladıkça, örüntü arama uzayı kolay işlenmeyecek kadar büyümüştür. Hipotez uzayının karmaşıklığı ile başa çıkmak için farklı arama stratejileri ve örüntü dil kısıtları kullanan birçok çok-ilişkili bilgi çıkaran sistem geliştirilmiştir. Bu çalışmada kavram öğrenme, kavram ile kavramı gerçekleme önkoşulları arasındaki eşleştirme olarak tanımlanmış ve ilişkisel kural madenciliği alanında buluşsal yöntem olarak kullanılan APRİORİ kuralı örüntü uzayım küçültmek amacı ile kullanılmıştır. Önerilen sistem, kavram örneklerinden ters çözünürlük operatörü kullanılarak genel kavram tanımların oluşturan, ve bu genel örüntüleri APRİORİ kuralını temel alan bir operatör yardımı ile özelleştirerek güçlü kavram tanımlamaları elde eden melez bir öğrenme sistemi olarak tanımlanabilir. Sistemin iki farklı versiyonu, üç popüler veri madenciliği problemi için test edilmiş ve sonuçlar önerilen sis temin, en gelişkin ilişkisel veri madenciliği sistemleri ile karşılaştırılabilir durumda olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
ABSTRACT A NEW HYBRID MULTI-RELATIONAL DATA MINING TECHNIQUE Toprak, Seda Dağlar M.Sc, Department of Computer Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. I. Hakkı Toroslu May 2005, 72 pages Multi-relational learning has become popular due to the limitations of preposi tional problem definition in structured domains and the tendency of storing data in relational databases. As patterns involve multiple relations, the search space of possible hypotheses becomes intractably complex. Many relational knowl edge discovery systems have been developed employing various search strategies, search heuristics and pattern language limitations in order to cope with the com plexity of hypothesis space. In this work, we propose a relational concept learn ing technique, which adopts concept descriptions as associations between the concept and the preconditions to this concept and employs a relational upgrade of association rule mining search heuristic, APRİORİ rule, to effectively prune the search space. The proposed system is a hybrid predictive inductive logic system, which utilizes inverse resolution for generalization of concept instances in the presence of background knowledge and refines these general patterns into frequent and strong concept definitions with a modified APRIORI-based spe cialization operator. Two versions of the system are tested for three real-world IVlearning problems: learning a linearly recursive relation, predicting carcinogenic ity of molecules within Predictive Toxicology Evaluation (PTE) challenge and mesh design. Results of the experiments show that the proposed hybrid method is competitive with state-of-the-art systems.
Benzer Tezler
- An ILP-based concept discovery system for multi-relational data mining
Çok ilişkili veri madenciliği için tümevaran mantıksal programlama tabanlı konsept tanımlama sistemi
YUSUF KAVURUCU
Doktora
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. PINAR ŞENKUL
- Development of novel hybrid rocket internal ballistic configuration for in-space applications
Uzay uygulamaları için özgün hibrit roket iç balistik konfigürasyonu geliştirilmesi
MEHMET KAHRAMAN
Doktora
İngilizce
2022
Mühendislik Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiUçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İBRAHİM OZKOL
DOÇ. DR. MUSTAFA ARİF KARABEYOĞLU
- Analysis pattern of Şanlıurfa Harran plain in UML and its implementation in geodatabase
Başlık çevirisi yok
ULAŞ ÇUBUK
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Jeodezi ve FotogrametriOrta Doğu Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NURÜNNİSA USUL
DR. ZUHAL AKYÜREK
- Bulanık dematel ile gri ilişkisel analiz hibrit yöntemiyle türkiye otomobil piyasasındaki fiyat belirleyicilerin değerlendirilmesi ve sonucun multi-moora yöntemi ile karşılaştırılması
Dematel with fuzzy gray relational analysis of the determinants of price evaluation method in the hybrid car market turkey and the multi-moore method comparison with the results
BATUHAN ORKUN ORAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAtatürk ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÖKAY AKKAYA
- Yapı teknolojisi eğitiminde parametrik YBM destekli pedagojik yöntemlerin değerlendirilmesi
Evaluation of parametric BIM-enabled pedagogical methods in construction technology education
MEHMET ÜMİT METERELLİYOZ
Doktora
Türkçe
2023
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OZAN ÖNDER ÖZENER