Geri Dön

Birliktelik kuralları madenciliği ve ilginçlik ölçümleri: Bir vaka çalışması

Association rule mining and interestingness measures: A case study

  1. Tez No: 543841
  2. Yazar: BAŞAR KARASU
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ONUR DOĞAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: İşletme, Business Administration
  6. Anahtar Kelimeler: Birliktelik analizi, Birliktelik kural madenciliği, Fikir madenciliği, Veri madenciliği, Ölçme-değerlendirme, Association analysis, Association rule mining, Opinion mining, Data mining, Measurement and evaluation
  7. Yıl: 2019
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: İşletme Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Yönetim Bilimleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

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

  1. 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

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT KARABATAK

  2. Birliktelik kuralları madenciliği ve bir uygulama

    Association rules mining and an application

    YUSUF TAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İşletmeCumhuriyet Üniversitesi

    Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET ALİ ALAN

  3. Veri madenciliği ve birliktelik kuralları ile bir öğrenci notları çözümleme aracı

    A student grades analysis tool using data mining and association rules

    HARUN BAŞKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2005

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKocaeli Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. NEVCİHAN DURU

  4. Patent analizi ve birliktelik kuralları madenciliği ile giyilebilir sensör teknolojilerinin değerlendirilmesi

    Evaluation of wearable sensor technologies with patent analysis and association rules mining

    YEŞİM ŞEKER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    İşletmeİstanbul Topkapı Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FATMA ALTUNTAŞ

  5. Metin madenciliği yöntemiyle Türkçe'de en sık kullanılan ve birbirini takip eden harflerin analizi ve birliktelik kuralları

    By the method of text mining, analize of most frequently used and successive words in Turkish and cooccurence rules

    EMİNE KÜBRA ÇELİKYAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBeykent Üniversitesi

    Matematik Bilgisayar Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÖKHAN SİLAHTAROĞLU