Geri Dön

Real-time event correlation and alarm rule mining models for complex event processing systems

Karmaşık olay işleme sistemleri için gerçek zamanlı olay ilişkilendirme ve alarm kural madenciliği modelleri

  1. Tez No: 335569
  2. Yazar: ÖMER FARUK ÇELEBİ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. İSMAİL ARI
  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: İngilizce
  9. Üniversite: Özyeğin Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 44

Özet

DÜnya, her iki gÜnde bir 2003 yılına kadar ürettiği veri miktarı kadar veri oluşturmaktadır. Gelişen veri akışları son birkaç sene içerisinde üretilen verinin büyümesindeki en önemli etkendir. Gerçek zamanlı olarak yapılan veri akışı analizi, şu an gerçekleşenler hakkında yararlı bilgi edinilmesini sağlayan en hızlı ve en etkili yol olması, organizasyonların ortaya çıkan problemler için hızlıca aksiyon almalarına ya da yeni trendleri keşferek kendi performanslarını arttırmalarına yardımcı olmaktadır. Gerçek zamanlı veri akışı analizi, sensör ağları, ağ izlenmesindeki ölçümler, mobil trafik yönetimi, web gezintisindeki tıklama akışları, mobil arama detay kayıtları, sosyal medya iletileri/ günlükleri ve benzeri daha birçok uygulamalardan üretilen verinin yönetimini yapmak için gereklidir. Veri akışı analizi zordur ¸cünkü veri akışları geçici olarak sıralı, hızla değişen, yığın ve potansiyel olarak sonsuzdurlar. Veri akışı madenciliğindeki bu zorluklarla başa çıkabilmek için bu tezde iki çalışma yapılmıştır. Her iki çalışma da yüksek miktardaki veri akışını, son kullanıcılar için anlamlı ve aksiyon alınabilir şekilde sunmaktadır. Birinci çalışmada, toplu taşımada kullanılan otobüslerin gerçek GPS veri akışı çiftleri üzerinde ?olay ilişkilerinin? bulumasıdır. Diğeri ise ?zaman güvenilirliği? olarak adlandırılan yeni alarm ardışıl kural madenciliği parametresidir. Bu parametre kayıt edilen kurallar için pencere zamanı sağlar ve aynı zamanda üretilmiş kuralların doğru bir şekilde azaltılması üzerinde etkisi vardır.

Özet (Çeviri)

World is creating the same quantity of data every two days, as it created from up until 2003. Evolving data streams are key factor for the growth of data created over the last few years. Streaming data analysis in real-time is becoming the fastest and most effective way to get useful information from what is happening right now, thus allowing organizations to take action quickly when problems occur or to detect new trends to improve their performance. Data stream analytics is needed to manage the data currently produced from applications such as sensor networks, measurements in network monitoring, mobile traffic management, web click streams, mobile call detail records,social media posts/blogs and many others. Stream data analytics is hard because data are temporally ordered, fast changing, massive and potentially infinite. In order to cope with the challenges of data stream mining, in this thesis two main contributions are discussed. Both of them summarize the high volume streaming data and present meaningful, actionable information to end users. The first one is finding ?event correlations? over the data stream pairs on real GPS data of public transportation buses. The second one is alarm sequence rule mining, with a new parameter called ?time confidence?, that helps automatically set time-window values for registered rules and also reduces the generated alarm rule count.

Benzer Tezler

  1. Data analytics for alarm management systems

    Alarm yönetim sistemleri için veri analizleri

    SELÇUK EMRE SOLMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. BUĞRA GEDİK

    PROF. DR. HAKAN FERHATOSMANOĞLU

  2. CDMA sistemleri için bulanık mantığa dayalı RLS uyarlamalı alıcı yapısı

    A novel RLS adaptive fuzzy multiuser detector for CDMA systems

    İBRAHİM ŞİMŞEK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2004

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiDeniz Harp Okulu Komutanlığı

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ.DR. SARP ERTÜRK

  3. Görüntü verilerinde derin öğrenme tabanlı yüz tanıma ve fiziksel şiddet olaylarının adli bilişim açısından tespiti

    Deep learning-based facial recognition in image data and detection of physical violence incidents in terms of forensics

    SERKAN KARAKUŞ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. SEDA ARSLAN TUNCER

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA KAYA

  4. Dam break induced flood analysis by soft computing techniques

    Yumuşak hesaplama teknikleri ile baraj yıkılması kaynaklı taşkın analizi

    HALİD AKDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CİHAN BAYINDIR

  5. Ağır ticari araç havalı süspansiyonunda kullanılan Z tipi makas tasarımı

    Design of Z type leaf spring for heavy duty vehicle air suspension systems

    MAHMUT DURUŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2014

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    ÖĞR. GÖR. LEVENT KIRKAYAK