Akan verilerde aykırı değer tespiti yaklaşımları
Outlier detection approaches in streaming data
- Tez No: 579512
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HASAN BULUT
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Aykırı değer tespiti, veri setindeki anormal davranışları tespit etmek, gürültüyü ortadan kaldırmak ya da anlamlı bilgileri keşfetmek için kullanılan önemli bir veri madenciliği tekniğidir. Saldırı, kredi kartı dolandırıcılığı ve endüstriyel hasar tespiti gibi farklı uygulama alanlarında kullanılan aykırı değer tespitinin birçok avantajı bulunmaktadır. Tez çalışmasında, aykırı değer tespitindeki en önemli sorunlardan biri olan akan verilerde aykırı değer tespiti ele alınmıştır. Bu çalışmada, akan verilerde aykırı değer tespiti için geliştirilmiş olan uzaklık tabanlı MCOD yaklaşımı ile toplu verilerde çalışan yoğunluk tabanlı LOF yaklaşımı temel alınarak MCODLOF yaklaşımı ve sadece toplu verilerde çalışabilen LOF yaklaşımının akan verilere uyarlanması ile LOFStream yaklaşımı geliştirilmiştir. MCOD yaklaşımı ile geliştirilen MCODLOF ve LOFStream yaklaşımları TPR, FPR, PPV, ACC ve F1 ölçütü kullanılarak karşılaştırılmıştır. Dört farklı gerçek veri seti ve sentetik veri seti kullanılarak elde edilen sonuçlar hassaslık, kesinlik, yanlış alarm, doğruluk ve çalışma zamanı açısından değerlendirilmiştir. Deneylere göre önerilen MCODLOF ve LOFStream yaklaşımlarının daha iyi sonuç verdiği gözlemlenmiştir.
Özet (Çeviri)
Outlier detection is an important data mining technique used to detect abnormal behavior, eliminate noise, or discover meaningful information in the data set. There are many advantages of outlier detection used in different areas of application, such as intrusion, credit card fraud and industrial damage detection. In this thesis, outlier detection in streaming data, which is one of the most important problems in outlier detection, is studied. In this study, the MCODLOF approach, which is based on distance-based MCOD and density-based LOF for batch data, and LOFStream approach, which is an adaptation of LOF to streaming data were developed. MCOD approach and the developed MCODLOF and LOFStream approaches were compared by using TPR, FPR, PPV, ACC and F1 metrics. The results obtained using four different real data sets and synthetic data sets were evaluated in terms of sensitivity, precision, false alarm, accuracy and run time. According to the test results, it is observed that the proposed MCODLOF and LOFStream approaches give better results.
Benzer Tezler
- Machine learning-enabled stress detection in children using physiological signals during robot assisted therapy
Çocuklarda makine öğrenmesi ile desteklenmiş robot ile yapılan terapi sırasında fizyolojik sinyallerle stres tespiti
SEVGİ NUR BİLGİN AKTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE KÖSE
- Emotion recognition in children: Single and multimodal approaches with facial and physiological data
Çocuklarda duygu tanima: Yüz ve fizyolojik verilerle tekli ve çoklu modalite yaklaşimlari
ŞEYMA TAKIR
Yüksek Lisans
İngilizce
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HATİCE KÖSE
- İnsan faaliyetlerinin akış verileri üzerinden aykırılık tespiti
Outlier detection over streaming data of human activities
MOHAMAD AHMAD SABHA
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAnkara ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT TUĞRUL
- Ceza Muhakemesi Hukukunda iz bilimi
The Criminalistics in penalty disagreement
CEMAL ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2005
Kamu YönetimiAkdeniz ÜniversitesiKamu Hukuku Ana Bilim Dalı
DOÇ.DR. VELİ ÖZER ÖZBEK
- Cirit atlarında müsabakanın beyin kaynaklı nötrofik faktör ve visfatin hormon düzeyleri ile bazı biyokimyasal parametreler üzerine etkisi
The effect of competition on brain-derived neurotrophic factor and visfatin hormone levels and some biochemical parameters in javelin horses
TAHSİN UZUN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Veteriner HekimliğiBayburt ÜniversitesiOrganik Tarım İşletmeciliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BÜLENT BAYRAKTAR