Geri Dön

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

  1. Tez No: 446622
  2. Yazar: MURAT OĞUZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. TURGAY TUGAY BİLGİN
  4. Tez Türü: Doktora
  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: Maltepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Etmen tabanlı bir anlamsal süreç çalışma ortamının geliştirilmesi

    Development of an agent-based semantic business process management framework

    HÜSEYİN KIR

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. TAKUHİ NADİA ERDOĞAN

  2. 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

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. NİLÜFER YURTAY

  3. Bir demir çelik işletmesinde verimlilik oranlarının ölçülmesi

    Assessment of productivity ratios in an iron and steel enterprise

    SİNAN AKSOY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1997

    İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SITKI GÖZLÜ

  4. 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

    Türkçe

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALP ÜSTÜNDAĞ

  5. Veri tabanı tasarım yöntemlerinin karşılaştırılması ve bir uygulama

    Comparison of data base design methods and an application

    OKAN BEKATLI