Fuzzy association rule mining from spatio-temporal data: An analysis of meteorological data in Turkey
Uzaysal ve zamansal veriden bulanık ilişki kuralları bulunması: Türkiye?de ölçülmüş olan meteoroloji verisinin analizi
- Tez No: 177547
- Danışmanlar: PROF. DR. ADNAN YAZICI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 121
Özet
Veri madenciliği, büyük veri tabanlarından ilginç, önemli, dolaylı, daha önceden bilinmeyenve yararlı olma olasılığı yüksek bilgi veya desen çıkarılmasıdır. Veri tabanındasaklanan bilgileri birbirleriyle ilişkilendirmeyi hedefleyen veri madenciliği yöntemine ilişki kuralları madenciliği denir. Zamansal ve uzaysal veri üzerindeki madencilik, gerçekdünya uzaysal verilerinin çeşitli zamansal bağlamda var oldukları düşünüldüğünde çokmiktarda veriye sahip uzaysal sunulan sistemlerin dinamiklerini dikkate alır. Zamansal veuzaysal veri tabanlarındaki ilişki kurallarının madenciliğinde bulanık kümelere duyulanihtiyaç, verinin keskin sınırlarını yumuşatarak verinin anlamındaki belirsizliği modelleyebilenbulanık kümelerin rakamsal veriyi daha iyi ele alabilmesinden dolayıdır. Bu tezdeveri küpleri ve Apriori algoritması kullanılarak bulanık ilişki kuralları madenciliği gerçekleştirilmiştir. Bulanık zamansal ve uzaysal veri kübü oluşturulması için bir metodolojigeliştirilmiştir. Performans kriterinin yanısıra anlaşılırlık, netlik, kullanılabilirlik, yenilikçilik,alakalılık ve görüntülenebilirlik metrikleri ilişki kural madenciliği tekniklerini karşılaştırmakiçin tanımlanmıştır. Bu metrikler kullanılarak veri kübü ve Apriori algoritmasınınbulanık ilişki kural madenciliği yetenekleri karşılaştırılmıştır. 1970 ve 2007 yılları arasındakaydedilmiş, Türkiye'ye ait gerçek meteoroloji verisi (sıcaklık ve yağış), bulanık ilişki kurallarıçıkarılmak üzere veri küpleri ve Apriori algoritması ile analiz edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Data mining is the extraction of interesting non-trivial, implicit, previously unknown andpotentially useful information or patterns from data in large databases. Association rulemining is a data mining method that seeks to discover associations among transactions encodedwithin a database. Data mining on spatio-temporal data takes into consideration thedynamics of spatially extended systems for which large amounts of spatial data exist, giventhat all real world spatial data exists in some temporal context. We need fuzzy sets in miningassociation rules from spatio-temporal databases since fuzzy sets handle the numericaldata better by softening the sharp boundaries of data which models the uncertainty embeddedin the meaning of data. In this thesis, fuzzy association rule mining is performedon spatio-temporal data using data cubes and Apriori algorithm. A methodology is developedfor fuzzy spatio-temporal data cube construction. Besides the performance criteriainterpretability, precision, utility, novelty, direct-to-the-point and visualization are definedto be the metrics for the comparison of association rule mining techniques. Fuzzy associationrule mining using spatio-temporal data cubes and Apriori algorithm performedwithin the scope of this thesis are compared using these metrics. Real meteorological data(precipitation and temperature) for Turkey recorded between 1970 and 2007 are analyzedusing data cube and Apriori algorithm in order to generate the fuzzy association rules.
Benzer Tezler
- Fuzzy spatial data cube construction and its use in association rule mining
Bulanık uzaysal veri küplerinin oluşturulması ve ilişki kurallarının bulunmasında kullanılışı
NARİN IŞIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2005
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ADNAN YAZICI
- Çok seviyeli ağırlıklandırılmış bulanık bağıntı kural madenciliği
Mining fuzzy weighted assocation rules at multiple levels
AHMET OKAN ŞEKER
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiFırat ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FİKRET ATA
- Nicel birliktelik kurallarının keşfinde bulanık mantık ve genetik algoritma yaklaşımı
Fuzzy logic and genetic algorithm approaches in mining of quantitative association rules
BİLAL ALATAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2003
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ARSLAN
- Veri madenciliğinde bulanık mantık uygulaması
A fuzzy logic application in data mining
EYÜP SIRAMKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. AHMET ARSLAN
- Feature subset selection problem on microarray data
Microarray verisinde özellik altkümesi seçimi problemi
NİHAN ÖZŞAMLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSabancı ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. UĞUR OSMAN SEZERMAN
YRD. DOÇ. DR. KEMAL KILIÇ