Geri Dön

Birliktelik analizinde özgün bir birleşik ilginçlik ölçümü

An original combined interestingness measure in association analysis

  1. Tez No: 305912
  2. Yazar: DERYA ERSEL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. SÜLEYMAN GÜNAY
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: İstatistik, Statistics
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2012
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İstatistik Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 125

Özet

Birliktelik analizi, veri madenciliğinde kullanılan tanımlayıcı modellerden biridir. Bu analizin amacı, veri kümesinde birlikte görülen nesneleri belirleyerek, karar vermeye yardımcı olacak ilginç örüntüleri ortaya çıkartmaktır. Bu örüntülerin ilginçlik düzeyleri bazı ölçümlere göre değerlendirilir ve bu değerlendirme sonucunda ilginç olmayan örüntüler elenir. Literatürde bu ölçümler iki gruba ayrılır. Birincisi, yalnızca örüntünün yapısı ve veriye bağlı olan ?nesnel ilginçlik ölçümleri?; ikincisi de, örüntü yapısı, veri ve aynı zamanda uzman bilgisine bağlı olan ?öznel ilginçlik ölçümleri? dir. Öznel ilginçlik ölçümleri, inanç sistemlerinden yararlanılarak tanımlanır. Bayesci ağlar da inanç sistemleri olduğundan bu ölçümlerin tanımlanmasında kullanılabilir. Nesnel ve öznel ilginçlik ölçümleri, ilginç örüntüleri belirlemede her zaman yeterli olmayabilir. Bu nedenle her iki ölçümü bir araya getiren birleşik bir ölçüm tanımlanmalıdır.Bu çalışmada, birliktelik analizinde ilginç örüntüleri belirlemede, Bayesci ağlar üzerinden tanımlanan öznel ilginçlik ölçümleri ile nesnel ilginçlik ölçümlerinin bir arada kullanıldığı birleşik bir ölçüm önerilmiştir. Tez kapsamında, ilk olarak birliktelik analizi ve Bayesci ağlar ayrıntılı bir şekilde ele alınmış, daha sonra nesnel ve öznel ilginçlik ölçümleri sunulmuştur. Son olarak, önerilen birleşik ölçüm tanıtılmış ve hesaplama algoritmaları verilmiştir. Uygulama bölümünde ise literatürde benzer çalışmalarda kullanılan bir veri kümesi ile ?Türkiye Nüfus ve Sağlık Araştırması ? 2008? sonuçları üzerinden çözümlemeler gerçekleştirilmiş ve önerilen birleşik ilginçlik ölçümünün güçlü yönleri ortaya konulmuştur.

Özet (Çeviri)

Association analysis is one of the descriptive models used in data mining. The objective of this analysis is to determine interesting patterns that help decision making by investigating the items that are seen together in the data. The interestingness levels of these patterns are evaluated according to some measures and the patterns which are not interesting must be eliminated as the result of this evaluation. These measures are mainly seperated into two groups. The first group is ?objective interestingness measures? which depend only on the structure of the pattern and the data. The second one is ?subjective interestingness measures? which depend on expert opinion as well as the structure of the pattern and the data. Subjective interestingness measures are defined over belief systems. Since Bayesian networks are belief systems, these measures can be defined over them. Objective and subjective interestingness measures are not always sufficient to determine interesting patterns. Therefore a combined measure must be obtained.In this study, a combined measure that integrates objective and subjective interestingness measures defined over Bayesian networks is proposed to determine interesting patterns in association analysis. Within the scope of this study, firstly, association analysis and Bayesian networks are explained in detail. Then, objective and subjective measures are presented. Lastly, the proposed combined measure is introduced and related algorithms are given. In application chapter, implementations are carried out over two datasets, the first of which was used similar studies in literature and the second of which contains ?TNSA - 2008? results. Then, the strength of the proposed combined interestingness measure is exhibited over the results.

Benzer Tezler

  1. Nonalkolik yağlı karaciğer hastalığı ile aterojenik parametreler arasındaki ilişki

    The relationship between nonalcoholic fatty liver disease and atherogenic parameters

    MİRAY AYDOĞAN

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İç HastalıklarıErzincan Binali Yıldırım Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FATİH ÖZÇİÇEK

  2. Image processing methods for computer-aided interpretation of microscopic images

    Mikroskopik görüntülerin bilgisayar destekli yorumlanması için imge işleme yöntemleri

    MUSA FURKAN KESKİN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2012

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü

    PROF. DR. A. ENİS ÇETİN

  3. A knowledge discovery approach to urban analysis the Beyoğlu preservation area as a data mine

    Kent analizinde bir bilgi keşfi yaklaşımı bir veri madeni olarak Beyoğlu kentsel koruma alanı

    AHU SÖKMENOĞLU SOHTORİK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ

    PROF. DR. İKBAL SEVİL SARIYILDIZ

  4. Tarihi bağlarla seyahat eden kültür turistlerinin motivasyonlarına yönelik bir ölçek geliştirme: Balkanlar örneği

    A scale development to measure the motivatons of culture tourists travelling with their historical links: Example of Balkans

    EMRULLAH TÖREN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    TurizmAnadolu Üniversitesi

    Turizm İşletmeciliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ERKAN SEZGİN

  5. Deniz kazalarındaki insan hatası unsurlarının makine öğrenmesi algoritmaları ile analizi

    Analysis of human elements in marine accidents with machine learning algorithms

    MUAMMER NURDUHAN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    DenizcilikDokuz Eylül Üniversitesi

    Deniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BARIŞ KULEYİN