Association rule hiding over data streams
Veri katarlarında birliktelik kurallarının saklanması
- Tez No: 200106
- Danışmanlar: PROF. TAFLAN İMRE GÜNDEM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2007
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 71
Özet
vÖZETVER KATARLARINDA B RL KTEL K KURALLARININ SAKLANMASIBu çalışma veri katarları için birliktelik kurallarının keşfi ile geleneksel veritabanlarıiçin birliktelik kurallarının saklanmasının birleştirilmesine yönelik bir çalışmadır. Temelolarak, veri katarında birliktelik kurallarının saklanmasını sağlayan bir sistem tanıtılacakve ilgili altyapı detaylı olarak geliştirilecektir.Bugüne kadar her iki alanla ilgili ve bazıları çok iyi sonuç veren birçok algoritmageliştirilmiş olmasına rağmen, veri katarları için birliktelik kurallarının saklanmasınayönelik bir çalışmayla karşılaşmadık. Bu çalışmada, bu iki ilginç araştırma alanlarınıbirleştiren yeni bir sistem tanıtılacaktır. Veri katarları için birliktelik kurallarınınsaklanması algoritmamızı sentetik veri üzerinde denemekteyiz. Aynı zamandaalgoritmamızı şablon tabanlı XML verisi için de çalıştırmaktayız. Performans testlermizgöstermiştir ki kurduğumuz sistem veri katarları için birliktelik kurallarını etkin bir şekildesaklamaktadır.
Özet (Çeviri)
ivABSTRACTASSOCIATION RULE HIDING OVER DATA STREAMSThis study is about an endeavor towards combining association rule mining over datastreams and association rule hiding for traditional databases. Mainly, a system forassociation rule hiding over data streams will be introduced, and related background willbe developed in detail.Although there are many algorithms, some of which perform very well, developedfor both association rule mining over data streams and association rule hiding fortraditional databases so far, we have not meet a work on stream association rule hiding,namely a work which combines these two research areas. In this work, we introduce a newsystem in which we merge these two interesting research areas of association rule mining.We apply our stream association rule hiding algorithm on synthetic data. We also run ouralgorithm over a template guided XML data. Our performance tests show that proposedsystem hides association rules for data streams efficiently.
Benzer Tezler
- Yaparak öğrenme ve dijital fabrikasyonun kesişimi: Kendi aracını tasarlamak
The intersection of learning by doing and digital fabrication: Designing your own tool
EKİN ÜNLÜ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEMA ALAÇAM
- An exact approach with minimum side-effects for association rule hiding
İlişkisel kural gizleme için en az yan etkili bir tam yaklaşım
ENGİN LELOĞLU
Yüksek Lisans
İngilizce
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TOLGA AYAV
- Privacy preserving data mining
Kişisel bilgilerin gizlenmesi veri madenciliği
AFRAH FAREA
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİnönü ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALİ KARCI
- The role of government and private sector in reducing unemployment
İşsizliğin azaltılmasında hükümet ve özel sektörün rolü
HIKMAT SALEEM ISMAEL ISMAEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
EkonomiYüzüncü Yıl Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
PROF. DR. REHA SAYDAN
- Doğal, tarihi kültürel açıdan turizm potansiyelini değerlendirme modeli: Ayvalık örneği
The tourism model for evaluation of natural, historical and cultural potential: A case of Ayvalık
İSMAİL HAKAN KOLCU
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF. DR. VEDİA DÖKMECİ