Ham verilerin genetik algoritmalarla ilişkisel veritabanlarına dönüştürülmesi ve bir uygulama
Converting raw datasets to relational databases using genetic algorithms and an application
- Tez No: 462916
- Danışmanlar: DOÇ. DR. MEHMET HAKAN SATMAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Dokümantasyon ve Enformasyon, Computer Engineering and Computer Science and Control, Documentation and Information
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2017
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Enformatik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 199
Özet
Ham veriler, veriye özel tasarlanmış bir veri yapısı sayesinde etkin biçimde saklanabilir ve işlenebilirler. İlişkisel veritabanları, Codd (1970) tarafından ortaya atılan, verinin daha küçük tablolar (varlıklar) içerisinde ifade edilmesiyle birlikte veri tekrarını en aza indirebilen; veriyle ilgili işlemlerde performansı arttırabilecek bir veri saklama yöntemidir. Elektronik tablo biçiminde saklanan bir veri setinin, ilişkisel veritabanı formuna getirilmesi işlemine normalizasyon adı verilmektedir. Normalizasyon, verinin normal formlara getirilmesiyle uygulanmaktadır. Ancak normal formlar ile birlikte gelen ve uyulması gereken kurallar, sezgisel ve öznel kararlara bağlı olarak uygulandığı için tasarımcıya göre farklılık gösterebilmektedir. Bu sebeple her zaman en iyi ilişkisel veritabanı tasarımına ulaşılamayabilir. Bu durum, normal form kurallarının sistematik ya da otomatik olarak uygulanmasının zorluğunu göstermektedir. Literatürde normalizasyon işleminin otomatik olarak gerçekleştirilebilmesiyle ilgili çeşitli çalışmalar bulunmaktadır. Ancak bu çalışmaların ortak dezavantajı, kullanıcıdan fonksiyonel bağımlılıkların talep ediliyor olmasıdır. Fonksiyonel bağımlılıkların hatalı belirlenmesi, ilişkisel veritabanı tasarımının hatalı oluşturulmasına sebep olabileceği için sürecin otomatik hale getirilmesindeki zorluk, varlığını korumaktadır. Bu tez çalışması kapsamında normalizasyon işlemi bir optimizasyon problemi olarak ele alınmıştır. Amaç fonksiyonu, normalizasyon tanım ve kuralları gözetilerek önerilmiştir. Literatürdeki çalışmalardan farklı olarak bu çalışmada kullanıcıdan herhangi bir bilgi istenilmemekte, verilen ham veri setine karşılık ilişkisel veritabanı tasarımı önerisi sunulabilmektedir. Uygulama, seçilen 20 veritabanının veri setine dönüştürüldükten sonra önerilen algoritmanın tekrar aynı tasarımı önermesi beklenerek gerçekleştirilmiştir. Uygulama sonuçları, algoritmanın başarılı bir şekilde ilişkisel veritabanı tasarımı önerisi sunabileceğini göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Raw datasets can be stored and processed through a specific modelled data modal. Relational database, suggested by Codd (1970), is a data management method that can minimize the redundant parts of data thanks to the identification of the data in smaller tables (entities) and increase the performance in data-related processes. The process of converting a data set stored in electronic table form into relational database form is called normalization. Normalization is applied by converting the data into normal forms. However, since the rules arising from the normal forms and to be followed are applied depending on intuitive and subjective decisions they can vary according to the designer. Therefore, the best relational database design cannot always be achieved. This indicates the difficulty of applying normal form rules systematically or automatically. In literature, there are various studies regarding the automatic execution of the normalization process. However, the common disadvantage of these studies is that they demand functional dependencies from the user. Since the determination of functional dependencies incorrectly causes the incorrect design of the relational database, the difficulty in automatizing the process preserves its existence. Within the scope of this thesis study, normalization process was discussed as an optimization problem. The objective function was proposed by considering the definition and rules of normalization. Unlike the studies in the literature, in this study no information is demanded from the user and a relational database design suggestion can be offered in response to the given raw data set. The application was performed after the selected 20 databases were turned into data set with an expectation that the proposed algorithm results the same design again. The application results showed that the algorithm could successfully put forward a relational database design proposal.
Benzer Tezler
- Gemi taşımacılığında veriye dayalı yakıt tüketimi optimizasyonu
Data driven fuel consumption optimization of vessels
TARIK TAŞPINAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi-CerrahpaşaBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ZEYNEP ORMAN
- 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
- İnfertil erkeklerde paternal kalıtımla ilişkili endog geninin analizi
Analysis of the endog gene associated with paternal inheritance in infertile men
MEHMET ULAŞ BİLİR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Genetikİstanbul ÜniversitesiMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUBA GÜNEL
- Veri madenciliği ve bir uygulaması
Data mining and an application on data mining
LEMAN PINAR YILDIRIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
EkonometriDokuz Eylül ÜniversitesiEkonometri Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. ALİ KEMAL ŞEHİRLİOĞLU
- Multivariate and fuzzy clustering approaches to dynamic classification of traffic flow states
Çok değişkenli ve bulanık yaklaşımlarla trafik akımının dinamik sınıflandırılması
MEHMET ALİ SİLGU
Yüksek Lisans
İngilizce
2015
Trafikİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HİLMİ BERK ÇELİKOĞLU