Geri Dön

Dinamik veritabanlarında veri madenciliği ve anlamsal sorgu eniyilemesi

Data mining and semantic query optimization on dynamic databases

  1. Tez No: 295839
  2. Yazar: ÖZGÜR SARIHAN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AYLA ŞAYLI
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Bilim ve Teknoloji, Computer Engineering and Computer Science and Control, Science and Technology
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 90

Özet

Bilgi çağı diye anılan çağımızda veri ve bunun kullanımı tüm dünyada yönetilmesi gereken bir konu olmuştur. Bu konu her geçen gün kendine gelişecek yeni alanlar yaratmaktadır. Bu sayede insan hatalarını en aza indirgeyerek aynı işleri otomatik olarak yapacak sistemler yaygınlaşmaktadır. Böylece insan üzerindeki yük giderek hafiflemektedir.Bilgisayar sistemlerini insan işleyişine benzetecek olursak, insan beyni gibi verileri tutacağı bir hafızaya, bu verileri doğru işleyerek çıkarımlar yapacak bir zekaya ve nihayetinde yaptığı çıkarımları yorumlayarak kendini geliştirecek bir mantığa ihtiyacı vardır. Bu durumda verilerin tutulduğu veritabanlarını hafızaya, onları işleyip veriden veri çıkaracak zekayı veri madenciliği algoritmalarına, kendini geliştirecek mantığı ise eniyileştirmeye benzetebiliriz.Geçmişte çok küçük veri kümeleri ile yapılan analizler gelişen veri madenciliği algoritmaları ve eniyileştirme yöntemleri ile çok büyük veri gruplarına uygulanabilir hale gelmiştir. Nihayetinde algoritmalar sayesinde verilerden çıkarılan bilgi, veriye daha hızlı ulaşmamızı ve veritabanının performansını yükseltmesini sağlayabilmektedir.Bu çalışmada dinamik veritabanı üzerinde veri madenciliği algoritmaları araştırılmış ve çıkarılan kurallarla sorgu eniyilemesi yapacak bir uygulama geliştirilmiştir. Nihayetinde dinamik veritabanı üzerinde kendinden öğrenen bir sistem yapısının kurulması araştırılmış ve bu sistemin yararı ispatlanmıştır.

Özet (Çeviri)

In this century, known as Information Age, data and usability of data become an important topic that should be manage. This topic finds new areas to develop itself every day. Therefore using of automatic systems that minimize human mistakes are growing and work load over human decreases.If we match working of both system Computer and Human, computer needs to have a memory to keep the data, a processor to process the data and a logic to gain experience of usability of data. So we can say databases acting like memory, working of data mining algorithms acting like processor and finally optimizing technics like logic.Analysis which use to be made via very little datasets may be done on huge datawarehouses due to improved data mining algorithms. Through these algorithms we can reach the data quicker than we use to do and that ensure improvement of the performance of databases.In this thesis, data mining algorithms on dynamic databases are researched and the application is developed having semantic query optimisation uses the learned rules. In final, the self-learning system structure on a dynamic database is done and the profit of this system is proved.

Benzer Tezler

  1. Bı̇rlı̇ktelı̇k kural çıkarım ı̇le ürün önerı̇ algorı̇tmasının gelı̇ştı̇rmesı̇ ve analı̇zı̇

    Development and analysis of product recommendation algorithm withassociation rule mining

    NAMATULLAH WAHİDİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKırgızistan-Türkiye Manas Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. RİTA İSMAİLOVA

  2. A New dynamic and adaptive scheme for indexing in metric spaces

    Metrik uzaylarda indeksleme için dinamik ve adaptif yeni bir yöntem

    UMUT TOSUN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. CENGİZ ÇELİK

    PROF.DR. ÖZGÜR ULUSOY

  3. Exploring the possibilities of geospatial big data manipulation using NoSQL

    NoSQL kullanarak mekansal büyük veri işleme olanaklarının araştırılması

    EZGİ ERGİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET ÖZGÜR DOĞRU

  4. Veri tabanı sistemlerinde güvenlik artırımı: TADA sistemi

    Increasing security on database systems: TADA systems

    CİHAN KILIÇ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İBRAHİM SOĞUKPINAR

  5. Hiyerarşik düzende dinamik programlama ve örnek özürlü takip uygulaması

    Dynamic programming in hieararchical order and a sample software for disabled tracking system

    ZEKAİ ÇAKIR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2009

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBeykent Üniversitesi

    Matematik Bilgisayar Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ESAT HAMZAOĞLU