Geri Dön

Veri madenciliği tekniklerini kullanarak sosyal ağ tabanlı sınıflandırıcı geliştirilmesi

Development of a classifier based on social network analysis using data mining techniques

  1. Tez No: 436163
  2. Yazar: YUNUSCAN KOÇAK
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TANSEL ÖZYER
  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: 2016
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 61

Özet

AIDS HIV'in sebep olduğu ölümcül bir hastalıktır. Bağışıklık sistemine saldıran bu hastalık beyaz kan hücreleri üstünde çoğalarak bütün vücuda yayılmaktadır. Hastalığın yaşam döngüsünde HIV-1 protaz enzimi tarafından kırılan amino asit sekizlileri virüs tarafından kendi proteinlerini oluşturmakta kullanılmaktadır. Bu doğrultuda hangi sekizlilerin virüs tarafından kırılabileceğini tahmin etmek yenilikçi ve başarılı ilaçlar geliştirilmesi açısından önem arz etmektedir. Bu çalışmada farklı alanlarda da uygulanabilecek yenilikçi bir sınıflandırıcı önerilmektedir. Bu sınıflandırıcı veri madenciliği tekniklerini kullanarak oluşturulan bir sosyal ağ üzerinde analizler yaparak yeni örneklerin sınıflarını tahmin etmekte kullanılmaktadır. İki ana kısımdan oluşan çalışmamızda ilk olarak sık öğe kümelerinin öznitelik olarak değerlendirilme süreci anlatılmış, ikinci kısımda ise bu öznitelikleri kullanan sınıflandırıcıyı geliştirirken kullandığımız yaklaşım ve sınıflandırıcının çalışma mekaniği açıklanmıştır. Sonuçlarımız literatürde önerilen yöntem ve diğer makine öğrenme yöntemleri ile karşılaştırılmıştır ve bu sonuçlar ümit vericidir.

Özet (Çeviri)

AIDS is a deadly disease that is caused by HIV. HIV attacks the immune system of the body and uses white blood cells to make replicates of itself and spreads them to the everywhere in the body. In the life cycle of disease HIV-1 protease enzyme is in charge of cleaving an amino acid octamer into peptides which are used to create proteins by virus. It is very critical to induce a model and predict cleavage of HIV-1 protease on octamers for developing successful medicine. In this work, a novel classifier is proposed which can also be used in different domains. This classifier analyzes a social network that is created by using data mining techniques to predict the class values of new instances. This work consists of two main parts, in the first part evaluation process of frequent itemsets as features is discussed. In the second part, our approach on developing the classifier and the working mechanism of classifier is explained. Our results are compared with the methodology that is proposed on the technical literature and with other machine learning methods and results are promising.

Benzer Tezler

  1. System design for internet of things and network coding applications in the wireless personal area networks

    Nesnelerin interneti için sistem tasarımı ve kablosuz kişisel alan ağlarında ağ kodlama uygulamaları

    GÖRKEM ÖZVURAL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2015

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. GÜNEŞ KARABULUT KURT

  2. Bulanık ve yalın yapay sinir ağları ile çoklu lojistik regresyon yöntemlerinin sınıflandırma performanslarının karşılaştırılması: Ülkelerin gelişmişlik düzeylerinin sınıflandırılması üzerine bir uygulama

    Comparison of classification performance of fuzzy and simple artificial neural networks and multiple logistic regression methods: An application on classification of developmental levels of countries

    ÖMER FARUK RENÇBER

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    EkonometriAksaray Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SİNAN METE

  3. Prediction of gender based violence in Iraq using data mining and artificial intelligence

    Başlık çevirisi yok

    LAYTH RAFEA ABDULKAREEM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAltınbaş Üniversitesi

    Bilişim Teknolojileri Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZ KARAN

  4. Metin madenciliği teknikleri ile sosyal medya gönderilerinin analiz edilmesi: ankilozan spondilit hastalığı örneği

    Analysis of social media posts with text mining techniques the case of ankylosing spondylitis disease

    ERTUĞRUL GÜMÜŞSU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilim ve TeknolojiOndokuz Mayıs Üniversitesi

    Akıllı Sistemler Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NACİ MURAT

  5. New cluster ensemble algorithm with automatic cluster number and new pruning technique for fast detection of neighbors on binary data

    Küme sayısını otomatik bulan bir kümelenme birleştirme algoritması ve ikili veride komşuların hızlı bulunması için yeni budama yöntemi

    MEHMET EMİN AKŞEHİRLİ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. SELİM NECDET MİMAROĞLU