Geri Dön

Artımlı karışık-sürü mekân-zamansal eş-oluşum örüntü madenciliği

Incremental mixed-drove spatio-temporal co-occurrence pattern mining

  1. Tez No: 335395
  2. Yazar: RAMAZAN TERZİ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. METE ÇELİK
  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: 2013
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Erciyes Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 72

Özet

Karışık-sürü mekân-zamansal eş-oluşum örüntü madenciliği (Karışık-Sürü MZÖ) aynı mekân ve zaman dilimi içerisinde farklı türlere ait örnekler arasında sıklıkla meydana gelen birliktelikleri keşfetmeyi amaçlar. Bu birlikteliklerin keşfedilmesi ekoloji, oyun, halk sağlığı ve suç gibi bir çok uygulama alanında önem teşkil etmektedir. Literatürde var olan mekân-zamansal eş-oluşum madenciliği algoritmaları genellikle statik (sabit) veritabanları üzerinde örüntü bulmak için tasarlanmışlardır. Fakat bu algoritma teknikleri, artımlı (dinamik, gerçek-zamanlı) mekân-zamansal veri kümeleri içerisinden eş-oluşum örüntülerini çıkarmak için uygun değillerdir ve zamanla değişen eş-oluşum örüntülerini bulmakta yeteri kadar etkili olamamaktadırlar. Artımlı eşoluşum örüntü madenciliği, mekân-zamansal veritabanı değişikliğe uğradığında (ekleme, silme, değiştirme) ya da kullanıcı tarafından verilen eşik değerlerinde bir değişiklik olduğunda geçmiş bilgileri tutma ve kullanma becerisi sayesinde gereksiz işlem maliyetini azaltır. Fakat artımlı karışık-sürü MZÖ gerçek-zamanlı ve sürekli veri işlemleri yüzünden, mekân-zamansal örüntüleri ile bu örüntülerin örneklerini kendi veri yapısında sakladığından ve aday örüntü sayısı tür sayısına bağlı olarak sürekli arttığından dolayı işlem hacmi bakımından çok masraflıdır. Bu çalışmada, karışık-sürü MZÖ örneklerini saklamak ve kullanıcı tarafından verilen farklı parametrelere göre verimli bir şekilde örüntü çıkarmak için mekân-zamansal eşoluşum önek ağacı (MZ Önek ağacı) isimli yeni bir veri yapısı önerilmiştir. Yapılan deney sonuçları önerilen veri yapısı ve algoritmanın verimliliğini göstermektedir.

Özet (Çeviri)

Mixed-drove spatio-temporal pattern (MDCOP) mining aims to discover subsets of object-types whose instances are often together in space and time. Discovering MDCOPs is important for several application domains such as, ecology, public health, and crime analysis. Existing algorithms mostly designed to mine patterns out of static (i.e. fixed) databases and are not suitable to mine incremental (i.e. dynamic) sapatio-temporal databases. They also are not efficient to mine patterns if the user-given values change. Incremental discovery of pattern reduces unnecessary computation by providing ability to use previous information while the database is being modified (by updates, insertion, or deletion) or the user-given threshold values are changed. However, mining MDCOPs incrementally is computationally very expensive because datasets are getting larger due to the continuous and real-time data process, storing co-occurrence pattern and their instances are challenging, and the set of candidate pattern is exponential in the number of object-types. We propose a new and novel index structure, called spatio temporal co-occurrence instance (STCI) to store MDCOP instances and to support mining MDCOPs efficiently for different user-given parameter settings. A novel and computationally efficient algorithm is also proposed for discovering MDCOPs incrementally. Experimental evaluations show efficiencies of the proposed index structure and algorithm

Benzer Tezler

  1. Mısır, ayçiçeği ve çekirdeklik kabak karışık ekimlerinde en uygun ekim deseninin belirlenmesi

    Determination of.the best sowing pattern among the mixture combination of corn, sunflower and appetizer pumkin

    TANER ÖZTUGRAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1999

    ZiraatTrakya Üniversitesi

    Tarla Bitkileri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TEMEL GENÇTAN

  2. Doğu Karadeniz Göknarı (Abies nordmanniana (Steven)spach. subsp nordmanniana)-doğu ladini (Picea orientalis Link) karışık meşcerelerinde çeşitli yarışma endekslerinin büyüme üzerindeki etkilerinin incelenmesi

    The effect of different competition indices on growth in mixed stands of Abies nordmanniana (Steven) spach. subsp nordmanniana and Picea orientalis L.

    AYDIN KAHRİMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiKaradeniz Teknik Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. HAKKI YAVUZ

  3. Artvin yöresi sarıçam-ladin-göknar karışık meşcerelerinde aralama derecelerinin ağaçların dağılımlarına etkisi

    The effects of thinning on distribution of trees in scots pine-oriental spruce-caucasian fir mixed stands in Artvin region

    ERGÜN KAHRAMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Ormancılık ve Orman MühendisliğiArtvin Çoruh Üniversitesi

    Orman Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ AŞKIN GÖKTÜRK

  4. Large deflection and elasto-plastic analysis of Mindlin plates with mixed FEM

    Mindlin plaklarının karışık sonlu elemanlar yöntemi ile büyük çökme ve elasto-plastik analizi

    AKİF KUTLU

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2013

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET HAKKI OMURTAG

  5. Orta Anadolu bindirme kuşağının Alicik-Kızıllı (Akdağmadeni-Yıldızeli) yöresindeki jeolojik özellikleri

    Geological features of the central Anatolian thrust belt in the Alicik-Kızıllı region (Akdağmadeni-Yıldızeli)

    FİKRET KOÇBULUT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Jeoloji MühendisliğiCumhuriyet Üniversitesi

    Jeoloji Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ORHAN TATAR