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
- Tez No: 297874
- Danışmanlar: PROF. DR. 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: 2011
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 68
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.
Benzer Tezler
- Gözetimsiz makine öğrenim teknikleri ile miktara dayalı negatif birliktelik kural madenciliği
Quantity-based negative association rule mining using unsupervised machine learning techniques
ZAHRAA MOHAMMED MALIK MALIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTürk Hava Kurumu ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TANSEL DÖKEROĞLU
- Associations between parental mentalization, children's emotional mental state talk, children's adverse experiences and behavior problems
Ebeveyn zihinselleştirmesi, çocuğun duygu odaklı zihin durumu konuşması, çocuğun olumsuz deneyimleri ve davranış problemleri arasındaki ilişkiler
MERVE GAMZE ÜNAL
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Psikolojiİstanbul Bilgi ÜniversitesiKlinik Psikoloji Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SİBEL HALFON
- The mediator role of parenting behaviors on the relationship between parenting beliefs and internalization of rules: Moderator role of gender and temperament
Ebeveynlik bilişleri ile kuralları içselleştirme ilişkisinde ebeveynliğin aracı cinsiyet ve mizacın düzenleyici rolü
GİZEM KOÇ ARIK
Doktora
İngilizce
2021
PsikolojiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiGelişim Psikolojisi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SİBEL KAZAK BERUMENT
- Analysing self-regulation: Its cognitive and emotional foundations and links with social understanding in early child development
Başlık çevirisi yok
FATMA CANSU PALA
- Özgürlükler ve kurumsal faktörler ülkelerin savunma harcamalarını etkiler mi?: Panel analiz
Do freedoms and institutional factors affect countries' defense expenditures?: Panel analysis
ŞEYMA KARACA
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
EkonomiBilecik Şeyh Edebali Üniversitesiİktisat Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CÜNEYT KOYUNCU