Geri Dön

Çizge veritabanlarında kavram keşfi

Concept discovery in graph databases

  1. Tez No: 466649
  2. Yazar: FURKAN GÖZ
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ALEV MUTLU
  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: 2017
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Kocaeli Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 71

Özet

Çok ilişkili veri madenciliğinin en çok çalışılan problemlerinden birisi olan Kavram keşfi bir ilişkinin mantıksal tanımlamasının diğer ilişkileri kullanarak çıkarılmasıyla ilgilenir. Bu probleme genellikle Tümevarım Mantık Programlama ve çizge tabanlı yöntemlerle çözüm aranmaktadır. Bu çalışmada kavram keşfi problemi çizge veri tabanları perspektifinden ele alınarak yol bulma tabanlı bir yöntem önerilmiştir. Verileri depolamak ve hedef ilişkileri açıklayan kavram tanımlarını bulmak için Neo4j çizge veri tabanı kullanılmıştır. Aynı zamanda kavram tanımlarının bulunmasında yöntemin performansını arttırmak için bazı tekniklere başvurulmuştur. Araştırmanın deneysel sonuçları önerilen yöntemin farklı öğrenme problemlerinde kullanılan veri kümeleri için kavram tanımlarının bulunmasında başarılı olduğunu göstermektedir. Daha önce uygulanmış yöntemlerle kıyaslandığında benzer kavram tanımları bulunmuştur. Yöntemin kavram tanımlarının bulunmasında benzer kuralların bulunduğu sonuçların hedefleri kapsamada başarılı olduğu görülmektedir. Son olarak yöntemin farklı uzunluklu kavram tanımları için sonuçlar aranarak elde edilen sürelerle ölçeklenebilirliği tespit edilmiştir.

Özet (Çeviri)

Concept discovery is one of the most studied problems of multi-relational data mining. Concept discovery is concerned with inducing logical definitions of a relation by using other relations. This problem has long been studied from Inductive Logic Programming and graph-based methods. In this work the problem of concept discovery is discussed from the perspective of graph databases. A path finding method is proposed for concept discovery in graph databases. Neo4j graph database is used to store data and find the concept descriptors that define the target relation. At the same time some techniques have been used to improve the performance of the method in the finding of concept descriptors for concept discovery. Experimental results show that the proposed method is successful in the discovery of concept descriptors for data sets belonging to different learning problems. When compared with previously applied methods similar concept descriptors are found.

Benzer Tezler

  1. Head Output Connected ilişkiler için çizge tabanlı bir kavram keşif sistemi

    A graph based concept discovery system for Head Output Connected relations

    NURAN PEKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. ALEV MUTLU

  2. Sunucusuz yazılım mimarisiyle coğrafi bilgi sistemi tasarımı ve uygulaması

    Design and application of serverless architectures in geographic information system

    METE ERCAN PAKDİL

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. RAHMİ NURHAN ÇELİK

  3. El çizimi diyagramların modifiye destek vektör makineleri ve grid tabanlı su havzası ile tanınması

    Recognition of hand drawn diagrams using modified support vector machines and grid based watershed

    ORHAN NOORULDEEN

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ OĞUZ ALTUN

  4. BB-PLUS: An efficient approach for subgraph isomorphism problem in big graph databases

    BB-PLUS: Büyük çizge veritabanlarında altçizge eşyapılılık problemine etkin bir yaklaşım

    EZGİ TAŞKOMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ADNAN YAZICI

  5. Ağaç ve çizge veritabanlarında hassas bilgi gizleme

    Sensitive knowledge hiding in tree and graph databases

    HARUN GÖKÇE

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. OSMAN ABUL