Geri Dön

Nicel değerli veri kümelerinden sıralı örüntülerin çıkarılması için FP-Growth tabanlı bir yöntem

A FP-Growth based method for extraction of sequential patterns from quantitative databases

PDF İndir

  1. Tez No: 259261
  2. Yazar: A. BAHADIR KARLİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET KAYA
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Fırat Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 67

Özet

Sıralı örüntüler zaman damgası ile sıralanmış bir veritabanında yaygın öğeler kümesinin bir başka yaygın öğe kümesi tarafından izlenmesidir. Sıralı örüntülerin keşfedilmesi için şimdiye kadar birçok algoritma önerilmiştir. Bu algoritmalar içinde en etkili olanlardan biri de FP-Growth algoritması kullanarak bu örüntülerin elde edilmesidir. Buna karşılık FP-Growth yaklaşımı, karmaşık veri yapısı kullanması ve alt ağaçların oluşturulması için özyineli bazı işlemlere gerek duyması gibi önemli dezavantajlar da içermektedir. Dahası mevcut FP-Growth yaklaşımlarında veri tabanı hep ikili veri kümesi olarak ele alınmıştır. Halbuki gerçek hayattaki veritabanlarının büyük çoğunluğu nicel değerli öğe kümelerinden oluşmaktadır.Bu tezde, yukarıda belirtilen problemlerin üstesinden gelebilmek için öncelikle FP-Growth algoritması gibi düşünen fakat FP-ağacı oluşturulurken özyineleme yerine öğe tabanlı aday küme üretimi kullanan yeni bir yöntem önerilmiştir. Bu yöntem daha sonra nicel değerli veritabanlarında sıralı örüntülerin bulunması için uyarlanmıştır.Dicle Üniversitesi Tıp Fakültesi Merkez laboratuarındaki verilerden elde edilen sonuçlar yöntemin uygulanabilirliğini ve klasik FP-Growth algoritmasına olan üstünlüğünü göstermektedir.

Özet (Çeviri)

The problem of discovering sequential patterns is to find inter-transaction patterns such that the presence of a set of items is followed by another item in the time-stamp ordered transaction set. So far, many methods have been proposed to discover the sequential patterns. One of the effective approaches within them is to extract the patterns by using FP-Growth. However, FP-Growth approach contains important disadvantages; including the use of complex data structures and the requirement of some recursive processes to extract sub-trees. Moreover, in the past, many algorithms were proposed for mining sequential patterns, most of which were based on items with binary value. Transactions with quantitative values are, however, commonly seen in real-world applications.In this thesis, in order to overcome the problems mentioned above, first, using item-based candidate generation instead of recursive processes, a FP-growth based novel approach is proposed. This method is then adapted to find sequential pattern in databases with quantitative item. The experimental results conducted on real data set of Dicle University, Faculty of Medicine, Center Laboratory show the applicability and the superiority of the proposed method.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    202198

    Kaba kümeler yardımıyla önemsiz ve kayıp türdeki eksik verilerden bulanık kuralların çıkarılması

    Extraction of fuzzy rules from incomplete data with do not care and lost value by rough sets

    GÜLNUR AVŞAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET KAYA

  2. Tez No

    334817

    Yazılım destekli aydınlatma kalitesi ve verimliliği arttırma uygulaması

    Lighting quality supported by software and increasing of productivity application

    MUSTAFA ZEYTİN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBilecik Şeyh Edebali Üniversitesi

    Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NAZIM İMAL

  3. Tez No

    781882

    Performance evaluation of preprocessing to PCA combined machine learning techniques on pharmaceutical and mineral samples by laser-induced breakdown spectroscopy

    Lazer kaynaklı kırılma spektroskopisiyle farmasötik ve mineral numuneleri üzerinde PCA kombine makine öğrenme tekniklerine ön işleme yapılmasının performans değerlendirmesi

    GÖKTUĞ YAZICI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiAtılım Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. REŞAT ÖZGÜR DORUK

  4. Tez No

    232074

    Gizliliği koruyan bulanık veri madenciliği yöntemlerinin geliştirilmesi

    Development of privacy preserving fuzzy data mining methods

    TOLGA BERBEROĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. MEHMET KAYA

  5. Tez No

    454469

    The development of a listening test for learners of Turkish as a foreign language

    Yabancı dil olarak Türkçe dinleme sınavı geliştirilmesi

    EMEL TOZLU

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Eğitim ve ÖğretimBoğaziçi Üniversitesi

    İngiliz Dili Eğitimi Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYLİN ÜNALDI

Geri Dön