Development of space and time efficiency improvement methods and appling onto frequent subgraph mining algorithms
Sık alt çizge madenciliği algoritmalarına uygulanabilir alan ve zaman verimliliği arttıran metotların geliştirilmesi
- Tez No: 446622
- Danışmanlar: DOÇ. DR. TURGAY TUGAY BİLGİN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Maltepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 98
Özet
Doktora Tezi, Sık Alt Çizge Madenciliği Algoritmalarına Uygulanabilir Alan ve Zaman Verimliliği Arttıran Metotların Geliştirilmesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Anabilim Dalı. Günümüzde sosyal ağlardaki ilişki analizlerinden kimyasal bileşiklerdeki ortak içerik tesbitine, uçak rotalarının verimli planlamasından insan gen dizilimleri üzerindeki benzerliklerin tesbitine dek birçok alanda sık alt çizge madenciliği teknikleri uygulanmaktadır. Bu tekniklerin uygulanması büyük veri setleri üzerinde yapılmakta ve işlemler uzun süreler almaktadır. Bu doktora tezi sık alt çizge madenciliği alanındaki algoritmalara uygulanabilir, alan ve zaman verimliliklerini iyileştirmeye yönelik methodlar içermektedir. Methodların uygulanması ile algoritmaların yaptığı işlemler, daha kısa sürede ve daha az bellek alanı kullanılarak yapılabilmektedir. Geliştirmeler algoritmaların temel yapılarında bir değişiklik yapılmadan yalnızca bilgisayar bilimleri alanındaki tekniklerin uygulanması ile oluşturulmuştur. Bu tez 5 bölümden oluşmaktadır. Birinci bölüm tezin amacını, kapsamını ve problemin tanımını içermektedir. İkinci bölümde bu tez çalışması kapsamındaki geliştirmelerin içerdiği düzeyde çizge madenciliği ile ilgili bilgiler ve tanımlar verilmiş, deneysel çalışmalarda kullanılan bilgiler ve araçlar anlatılmıştır. Tezin üçüncü ve dördüncü bölümlerinde sırasıyla alan verimliliği ve zaman verimliliği iyileştirmelerine yönelik yapılan çalışmalar ve deneysel sonuçlar verilmiştir. Son bölümde, tez çalışmasında elde edilen sonuçlar değerlendirilmiştir. Bu tez 2016 yılında tamamlanmıştır ve 84 sayfadan oluşmaktadır.
Özet (Çeviri)
Doktorate Thesis, Development of Space and Time Efficiency Improvement Methods and Applying onto Frequent Subgraph Mining Algorithms, Maltepe University, Institute of Science, Computer Engineering Department. Todays, like in social networking relationship analyze, chemical compound analyze, flight route optimization or human genome sequence research, frequent subgraph mining techniques are being used. These techniques are working on big data sets, so that processings take much times. This doctorate thesis focused on developing two methods which can improve space and time efficiency in frequent subgraph mining techniques. By applying these methods, programs will work in less time and less memory usage than original ones. The developments have been done by applying computer engineering techniques without algorithmic structure change. This thesis consists of 5 sections. First section explains the purpose of the thesis, its scope and the definition of the problem. Second section contains the necessary information and the definitions about graph mining, in addition the tools and the techniques which are used during the developing methods and datasets which are used in experimental sections are also explained. In third and fourth sections, the works on space and time efficiencies are mentioned. The last section, the results are discussed. This thesis has been completed in 2016 and consists of 84 pages.
Benzer Tezler
- Etmen tabanlı bir anlamsal süreç çalışma ortamının geliştirilmesi
Development of an agent-based semantic business process management framework
HÜSEYİN KIR
Doktora
Türkçe
2021
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TAKUHİ NADİA ERDOĞAN
- Büyük boyutlu veriler için metasezgisel yöntemler ile öznitelik indirgemede yeni bir yaklaşım geliştirilmesi
Developing a new approach to feature selection with metaheuristic methods for large scale data
ESİN AYŞE ZAİMOĞLU
Doktora
Türkçe
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. NİLÜFER YURTAY
- Bir demir çelik işletmesinde verimlilik oranlarının ölçülmesi
Assessment of productivity ratios in an iron and steel enterprise
SİNAN AKSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
1997
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SITKI GÖZLÜ
- Yinelemeli sinir ağları ile sermaye piyasası yön tahmini üzerine bir çalışma
A study on direction prediction of capital markets with recurrent neural networks
MUHİDDİN ÇAĞLAR EREN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ
- Veri tabanı tasarım yöntemlerinin karşılaştırılması ve bir uygulama
Comparison of data base design methods and an application
OKAN BEKATLI
Yüksek Lisans
Türkçe
1992
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiDOÇ. DR. MİTHAT UYSAL