Geri Dön

Positive and negative association rule mining on XML data stream in database as a service concept

XML veri katarlarında pozitif ve negatif birliktelik kurallarının çıkarımı

PDF İndir

  1. Tez No: 297874
  2. Yazar: SAMET ÇOKPINAR
  3. Danışmanlar: PROF. DR. TAFLAN İMRE GÜNDEM
  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: 2011
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Son yıllarda veritabanı teknolojisindeki gelişmeler, saklanan veri miktarlarındaönemli bir artışa yol açmıştır. Bu artış veri madenciliğini şirketlerin stratejilerini belirlemeleriaçısından önemli bir konu haline getirmiştir. Birliktelik kuralları çıkarımı, verikümeleri içerisindeki yararlı ama gizli olan örüntüleri ortaya çıkaran bir veri madenciliğiyaklaşımıdır. Bu metot geleneksel veritabanları üzerinde pozitif birliktelik kurallarınınçıkarımında yaygın olarak kullanılmaktadır. Fakat, bu konuda veri katarı madenciliğive negatif birliktelik kuralları çıkarımı gibi daha zor problemler de yer almaktadır.Günümüzde şirketlerin büyük kısmı kendi uzmanlık alanlarına odaklanmak ve diğerişlerinin servis sağlayıcılar tarafından yapılmasını istemektedirler. Bu yaklaşım ?dışkaynaklı veritabanı? konseptini ortaya çıkarmıştır. Bu konsept veri sahiplerine birçokfayda sağlarken aynı zamanda bazı güvenlik problemlerini de ortaya çıkarmaktadır.Biz bu çalışmada yukarıda bahsetmiş olduğumuz bu zor problemlerin çözümlerinibir araya getiren bir madencilik modeli önerdik. Literatürde bizim önerdiğimiz şekildebir yaklaşıma rastlanmamıştır. Bizim modelimiz XML veri katarlarında pozitif venegatif birliktelik kuralları çıkarımı işlemini dış kaynaklı veritabanları konsepti ile etkinbir şekilde gerçekleştirmektedir. Bu çalışmada verimli bir negatif birliktelik kuralıçıkarımı için bazı eleme teknikleri kullanılmıştır. Ayrıca etkin ve yeterli bir veri korumasıiçin bazı güvenlik teknikleri kullanılmıştır.Bu çalışmada önerilen modelin verimliliğini göstermek amacıyla farklı veri kümeleriylebirçok test yapılmıştır. Test sonuçları önerilen modelin veri kuralları çıkarımı işleminietkin bir şekilde yaptığını göstermiştir.

Özet (Çeviri)

Due to the development of database technology and systems in recent years,there is an enormous increase in data size. This increase makes the data mining one ofthe hot topic for organizations to determine their strategies. Association rule miningis a data mining approach that discovers the useful, but hidden patterns in the dataset. This method uses widely in traditional databases and usually to find the positiveassociation rules. However, there are some other challenging rule mining topics likedata stream mining and negative association rule mining. Nowadays, organizationswant to concentrate on their own business and outsource the rest of their work. Thisapproach reveals the ?Database as a service? concept. This concept provides lots ofbenefits to data owner, but, at the same time brings out some security problems.In this research, we have proposed a mining model that combines the mentionedchallenging areas. To the best of our knowledge, our approach is unique in the literature.Our model provides efficient solution to find positive and negative associationrules on XML data stream in database as a service concept. We have adapted somepruning strategies for efficient negative rule mining. Also, we have applied some securitytechniques to provide efficient and sufficient data protection.We have run many experiments with some different synthetic data sets and withone real world data set to show the efficiency of our proposed model. The results haveshown that proposed system makes the association rules mining operation efficiently.

Geri Dön