Birliktelik kuralları madenciliği ve ilginçlik ölçümleri: Bir vaka çalışması
Association rule mining and interestingness measures: A case study
- Tez No: 543841
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ONUR DOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: İşletme, Business Administration
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yönetim Bilimleri Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 368
Özet
Birliktelik Kural Madenciliği, veri madenciliğinde kullanılan yöntemlerden biridir. Bu yöntemde veri kümelerinde birlikte görülen nesneleri belirlenerek, karar vericiye yardımcı olacak ilginç örüntüleri ortaya çıkartılmaktadır. Ortaya konulan birliktelikler kurallar biçiminde ifade edilir. Elde edilen kuralların değerlendirilmesi için ilginçlik ölçülerinden yararlanılır. Karar verici, güçlü ve ilginç örüntülerin peşinden gider ve firması adına en verimli ve doğru şekilde bu analizden faydalanır. Bu çalışmada, birliktelik kurallarının değerlendirilmesinde kullanılan ilginçlik ölçümleri kapsamlı bir biçimde ele alınmıştır. Bununla birlikte, bir firmaya ait çeşitli şubelerin verileri üzerinden bir takım kriterler doğrultusunda bazı birliktelik kuralları elde edilmiş ve bunlar ilginçlik ölçümleri ile değerlendirilmiştir. Farklı şubelerde yapılan alışverişlerde farklı birlikteliklere rastlanılmıştır. Elde edilen bulguların firmanın karar vericileri için yararlı nitelikte olduğu belirtilebilir.
Özet (Çeviri)
Association Rule Mining is a method which used in data mining. In this method, the objects that are seen together in the data sets are identified and interesting patterns that will help the decision maker are revealed. Revealed associations are expressed in the form of rules. Interestingness measures are used to evaluate the rules. The decision-maker pursues strong and interesting patterns and uses this analysis in the most efficient and correct manner on behalf of the firm. In this study, the interestingness measures which are used in the evaluation of association rules are discussed extensively. In addition, some association rules have been obtained according to some criteria on the data of various stores of a firm and these rules have been evaluated by the interestingness measures. There were different associations in different stores. It can be stated that the findings are useful for the firm's decision makers.
Benzer Tezler
- Nicel birliktelik kuralları için ilginçlik ölçütü ve çoklu destek değeri
Interestingness measure and multi support value for quantitative association rules
YALÇIN ATEŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT KARABATAK
- Birliktelik kuralları madenciliği ve bir uygulama
Association rules mining and an application
YUSUF TAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
İşletmeCumhuriyet ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET ALİ ALAN
- Tarımsal veri madenciliğinde aprıorı birliktelik kuralının uygulanması
Use of apriori algorithm for discovering association rules in agricultural data mining
FİGEN YILDIZ
- The server-based automatic fare collection and management system in public transport and analysis with data mining techniques
Toplu taşımada sunucu tabanlı otomatik ücret toplama ve yönetim sistemi ve veri madenciliği teknikleri ile analizi
UFUK DEMİR ALAN
Doktora
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolDokuz Eylül ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. DERYA BİRANT
- Gözetimsiz makine öğrenim teknikleri ile miktara dayalı negatif birliktelik kural madenciliği
Quantity-based negative association rule mining using unsupervised machine learning techniques
ZAHRAA MOHAMMED MALIK MALIK
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTürk Hava Kurumu ÜniversitesiElektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TANSEL DÖKEROĞLU