Geri Dön

Birliktelik kurallarıyla kütüphane ödünç alma kayıtlarının analizi: Düzce üniversitesi örnek uygulaması

Analysis of library loan records by association rules: Düzce university case study

  1. Tez No: 770452
  2. Yazar: SÜLEYMAN ÖZLÜK
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH KAYAALP
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2022
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Düzce Üniversitesi
  10. Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 112

Özet

Bilişim Teknolojileri, maliyetlerinin ucuzlaması dolayısıyla birçok kurum ve şirkette günümüzde yaygın olarak kullanılır hale gelmiştir. Bu sayede çeşitli sistemler içerisinde ortaya çıkan ve depolanan verilerin miktarı da çok büyük hacimlere ulaşmıştır. Bu verilerin içerisinden anlamlı bilgi çıkarma süreçleri olarak da tarif edilen Veri Madenciliği oldukça önem kazanmıştır. Yapılan bu çalışmada Düzce Üniversitesi Kütüphane Kayıtları veri kümesi üzerinde Veri Madenciliği yöntemlerinden biri olan Birliktelik Kuralları algoritmalarından Apriori, Fp-Growth ve Eclat algoritmalarının çeşitli destek ve güven değerlerine göre çalıştırılmalarıyla tekrar eden ilişkilerin/kuralların keşfedilmesi çalışması gerçekleştirilmiştir. Kitap seviyesinde tekrar eden kural örnekleri bulunamamıştır. Fakat kütüphanede bulunan kitap kategorileri seviyesinde beraber ödünç alınma örüntüleri görülmüş ve bunlara ilişkin bulunan kurallar ortaya konulmuştur. Aynı zamanda okuyucuların cinsiyetlerinin, kitap ödünç alma davranışlarına olan etkisi de araştırılmış ve bulunan sonuçlar değerlendirilmiştir. Bu kuralların bulunmasının yanı sıra belirtilen Birliktelik Kuralları algoritmalarının Python, R ve SPMF platformlarındaki performansları da deneyler sırasındaki çalışma süreleri (ms) ve işgal ettikleri bellek miktarları (MB) ölçütleri üzerinden karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre SPMF programının erkekler veri setinde en az bellek işgaliyeti ve en düşük çalışma süresi değerleriyle göre öne çıktığı görülmüştür.

Özet (Çeviri)

Information Technologies has become widely used in many institutions and companies due to the cheapening of its costs. In this way, the amount of data generated and stored in various systems has reached very large volumes. Data Mining, which can described as the processes of extracting meaningful information from these raw data, has gained importance in recent years. In this study, the discovery of association rules was carried out by running Apriori, Fp-Growth and Eclat algorithms, which are one of the Data Mining methods, on the Düzce University Library Records dataset, according to various support and confidence values. No examples of repetitive rules were found at the book level. However, at the level of the book categories in the library, patterns of borrowing together were discovered and the rules related to them were revealed. At the same time, the effect of the gender of the readers on their book loan behavior was also investigated and the results were evaluated. In addition to finding these rules, the performances of the specified Association Rules algorithms on Python, R and SPMF platforms were compared on the basis of their running time (ms) and the amount of memory they occupied (MB) during the experiments. According to the results obtained, it was seen that the SPMF program stood out in the men's data set with the least memory occupation and the lowest running time values.

Benzer Tezler

  1. Topkapı Sarayı Müzesi Kütüphanesi'nde yer alan E.H 157 envanter numaralı Kur'an-ı Kerim'in incelenmesi ve özgün bir eserle yorumlanması

    Examination of Holy Quran with inventory E.H. 157 in the Topkapı Palace Museum and it's interpretation an origanal work

    RÜMEYSA AYDIN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Güzel SanatlarMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    Geleneksel Türk Sanatları Ana Sanat Dalı

    PROF. DR. MÜNEVVER ÜÇER

  2. Hastanelerin fiziki ve insan kaynaklarının optimum kullanımının veri madenciliği yöntemleri araştırılması

    Investigation of the data mining methods optimum use of physics and human resources in hospitals

    BATUHAN KARAKAYA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Bilim ve TeknolojiAfyon Kocatepe Üniversitesi

    Biyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR FİDAN

  3. A knowledge discovery approach to urban analysis the Beyoğlu preservation area as a data mine

    Kent analizinde bir bilgi keşfi yaklaşımı bir veri madeni olarak Beyoğlu kentsel koruma alanı

    AHU SÖKMENOĞLU SOHTORİK

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ

    PROF. DR. İKBAL SEVİL SARIYILDIZ

  4. Veri madenciliğinde birliktelik yöntemleri ve müşteri ilişkileri yönetimine ilişkin bir uygulama

    Association methods in data mining and an application related to customer relationship management

    GÖKÇE KARAHAN ADALI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Enformatik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHMET ERDAL BALABAN

  5. Hızlı tüketim sektöründe tüketici davranışlarının birliktelik kurallarına göre incelenmesi ve sepet analizi

    Defining consumer behaviors by association rules and basket analysis in fast moving consumer goods

    NECATİ CEM DÜMREK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    İşletmeBahçeşehir Üniversitesi

    İşletme Bilim Dalı

    DR. TUĞBA KIRAL ÖZKAN