Geri Dön

Development of a constraint based sequential pattern mining tool

Kısıt tabanlı ardışık örüntü keşfi aracı geliştirilmesi

  1. Tez No: 298465
  2. Yazar: GÜLŞAH YILMAZ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. BERTAN YILMAZ BADUR, YRD. DOÇ. DR. SONA MARDİKYAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2010
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Boğaziçi Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 65

Özet

Ardışık zamanlı örüntü keşfi, geniş uygulamala alanları ile veri madenciliğinin önemli bir parçasıdır. Geleneksel ardışık zamanlı örüntü keşfi algoritmalarının ana amacı sıklıkla gerçekleşen örüntüleri belirlemektir. Ardışık zamanlı örüntü keşfi sonucunda edinilen bilgiler pazarlama alanında, tıbbi kayıtlarda ve satış analizi gibi alanlarda kullanılabilir. Genelleştirilmiş Ardışık Örüntüler (GSP) gibi bazı geleneksel algoritmaların kullanıcıların birtakım beklentilerini karşılayamama ve çok sayıda örüntü keşfetme gibi bazı sakıncaları bulunmaktadır. Kısıt tabanlı veri madenciliği teknikleri, sonuçları kullanıcının ihtiyaçlarına ve beklentilerine göre sınırladığı için bu soruna etkin bir çözüm oluşturmaktadır. Kısıt tabanlı veri madenciliği son derece önemli olmasına rağmen, kullanıcı tarafından belirlenmiş kısıtları eş zamanlı olarak ele alan bir veri madenciliği aracı literatürde bulunmamaktadır.Bu çalışmanın amacı, kullanıcı tarafından belirlenmiş kısıtları eş zamanlı olarak ele alan ve bu kısıtlara göre sonuç üreten Kısıt Tabanlı Ardışık Örüntü Keşfi algoritması ve bir Kısıt Tabanlı Ardışık Örüntü Keşfi aracı geliştirmektir. Aynı zamanda yapay sıralı veri setleri üretmek amacıyla Veri Üretme yapısı da geliştirilmiştir. Algoritma ve aracın doğrulama testleri yapılmış ve çalışma zamanının çeşitli parametrelere göre duyarlılığı test edilmiştir. Doğrulama testi sonucunda Kısıt Tabanlı Ardışık Örüntü Keşfi aracının işlevselliği kanıtlanmış ve performans testleri sonucunda kısıtlar olmadan Kısıt Tabanlı Ardışık Örüntü Keşfi aracının performansının düştüğü kısıtlar eklendikçe performansın giderek arttığı görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Sequential pattern mining is an important data mining task with wide applications. In traditional sequential pattern mining techniques, the main purpose is to discover sequences that are frequent. The information acquired from sequential pattern mining can be used in marketing, medical records, sales analysis. The main disadvantages of the traditional algorithms such as Generalized Sequential Patterns (GSP) are the lack of focus on user expectations and the high number of discovered patterns. Constraint based data mining technique is an efficient solution as it limits the patterns within a set of conditions based on the requirements of the user. Despite the importance of constraint based sequential pattern mining, a constraint based data mining tool that handles many of the user-specified constraints simultaneously does not exist in the literature.The aim of this study is developing a constraint based sequential pattern mining algorithm and a constraint based sequential pattern mining tool CBSPM (Constraint Based Sequential Pattern Mining) which handles a set of user-specified constraints simultaneously. A data generator facility is also developed for generating artificial sequential datasets. The verification test is conducted and the sensitivity of execution times on various parameters are examined. Performance tests shoved that as the number of constraints increases performace of the tool increases.

Benzer Tezler

  1. Architecture of constraints: A mass customization oriented approach for housing design

    Kısıtlarla tanımlanan mimarlık: Kitlesel özelleştirme odaklı konut tasarımı

    BENGİSU İLKSOY

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MİNE ÖZKAR KABAKÇIOĞLU

  2. Tectonic and magmatic structure of Lake Van basin and its structural evolution, Eastern Anatolia accretionary complex (EAAC), East-Turkey

    Van Gölü havzasının tektonik ve magmatik yapısı ve yapısal evrimi, Doğu Anadolu yığışım karmaşığı (DAYK), Doğu Türkiye

    MUSTAFA TOKER

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Jeofizik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İklim ve Deniz Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. A. M. CELAL ŞENGÖR

  3. Hücresel nöral ağlar ve uygulamaları

    Cellular neural networks and applications

    SEVİLAY ÖZDEMİR

  4. Yeni bir hata değişik delta ağ maddeli arttırılmış delta ağı (ADA)

    Başlık çevirisi yok

    M.EBRU KOLUSAYIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Kontrol ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET BÜLENT ÖRENCİK

  5. IEEE 1149.1 standardı kullanarak test edilebilir lojik devre tasarımı

    Testable lojik circit design by using IEEE 1149.1 standard

    A.BETÜL TUNCER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    PROF. DR. AHMET DERVİŞOĞLU