Geri Dön

An effective approach for comparison of association rule mining algorithms based on controlled data, statistical inference and multiple criteria

Birliktelik kural madenciliği algoritmalarının karşılaştırılması için kontrollü veri, istatistiksel çıkarım ve çok kriter tabanlı etkili bir yaklaşım

  1. Tez No: 441969
  2. Yazar: SANAM AZADİAMİN
  3. Danışmanlar: PROF. DR. GÜLSER KÖKSAL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 107

Özet

Birliktelik kuralları, veri madenciliğinin önemli sonuçlarından biri olarak hacimli verilerin analizine ve onlardan faydalı bilgiler çıkarılmasına yardımcı olur. İlginç birliktelik kuralların bulunması ve bunların azaltılması için bir çok algoritma geliştirilmiştir. Tüm önerilen metotların güçlü ve zayıf noktaları vardır ve bu metotlar uygulanılan veriye göre faydalı olabilir. Literatürde birliktelik kural madenciliği algoritmalarını karşılaştıran bazı çalışmalar mevcuttur. Ancak bunlar en iyi algoritmayı belirlemede yeterince başarılı değildir. Her karşılaştırma yöntemi bu algoritmaları farklı ölçülere göre değerlendirmekte ve doğru kurallar bilinmediği için bu değerlendirme yeterince güvenilir sonuç veremeyebilmektedir. Jabarnejad (2010) lojistik regresyona dayalı bir mekanizmadan ilginç kurallar elde eden ve bunları bulmada en başarılı olan kural viii azaltma algoritmasını belirleyen bir yöntem geliştirmiştir. Bu çalışmada, bu yöntem genel olarak birliktelik kural madenciliği algoritmalarını karşılaştırmak üzere genişletilmiştir. Bu amaçla doğru kuralların nasıl türetileceği, algoritmaların hangi veriler üzerinde test edileceği, karşılaştırmada hangi ölçülerin nasıl kullanılacağı ile ilgili bir yaklaşım önerilmiştir. Test verilerinin oluşturulması için istatistiksel deney tasarımı ve analizi; karşılaştırma ölçülerinin ilişkilerinin ve önemlerinin değerlendirilmesi için faktör analizi, ANOVA ve parametrik olmayan hipotez testi gibi istatistiksel metotlar kullanılmıştır. Sonuçta, eğer karşılaştırılan birliktelik kural madenciliği algoritmaları arasında önemli istatistiksel farklar varsa, bunların karşılaştırması PROMETHEE ile yapılmıştır. Yöntem, örnek olarak seçilen üç algoritmanın karşılaştırılması için uygulanmıştır. Sonuçlar tartışılmış, ileri araştırma konuları sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

Association rules are an important set of data mining results, which are helpful in handling large amount of data and extracting useful association information from them. There are many algorithms developed for finding interesting association rules and also some other algorithms for rule reduction purposes. All of the proposed methods have some strong and weak points, which can be useful according to their application areas. In the literature, there exist several comparison studies trying to find the best algorithm according to the user's interests. But every comparison approach considers these algorithms using different measures, and it is hard to assess performance of an algorithm with respect to a measure since interesting association rules are unknown. A novel comparison method has been proposed by Jabarnejad (2010) based on interesting rules generated by logistic regression to compare rule reduction algorithms. In this study, this approach is extended to cover all association rule mining algorithms, on a broader set of test data developing and using relevant vi comparison measures. This approach utilizes design and analysis of experiments to generate test data. Furthermore, it defines several comparison measures, and the dependency and importance of these measures are analyzed using statistical methods such as factor analysis, ANOVA and nonparametric hypothesis tests. Finally, if statistical analyses show significant differences between applied association rule mining methods, it handles multiple comparisons using PROMETHEE. The approach is demonstrated by comparing three association rule mining algorithms. The results are discussed and future research directions are presented.

Benzer Tezler

  1. Gümrük Birliği sürecinin Türk sermaye piyasasına etkileri

    The Effects of Customer Union course on Turkish capital market

    ÖNDER HALİSDEMİR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    EkonomiMarmara Üniversitesi

    Sermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. İLHAN ULUDAĞ

  2. Five essays on Sub-Saharan Africa economic development: External debt, poverty, natural resources, corruption, and trade

    Sahra Altı Afrika ekonomik gelişmesi üzerine beş deneme: Dış borç, yoksulluk, doğal kaynaklar, yolsuzluk ve ticaret

    AYAT ABDELRAHIM SULIMAN ESAA

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    EkonomiÇukurova Üniversitesi

    İktisat Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HARUN BAL

  3. Sine-dram ve arki-dramın eleştirisi: Dziga Vertov ve Rem Koolhaas

    The criticism of cine-drama and archi-drama: Dziga Vertov and Rem Koolhaas

    MUSTAFA BATU KEPEKCİOĞLU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Felsefeİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FUNDA UZ

  4. Bilgisayarlı görü ile dijital ergonomik risk değerlendirme sistemi: REBA, RULA ve OWAS uygulaması

    Digital ergonomic risk assessment system with computerized vision: REBA, RULA and OWAS application

    ANIL ÖZKAN GEÇİCİ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Endüstri ve Endüstri MühendisliğiSakarya Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPER KİRAZ

  5. Eğitim hukuku bağlamında çocuk hakları eğitimi: Bir eylem araştırması

    Children's rights education in the context of educational law: An action research

    ERDEM HAREKET

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Eğitim ve ÖğretimGazi Üniversitesi

    İlköğretim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELMA YEL