Negatif faydaya sahip veri kümelerinde yüksek ortalama faydalı örüntü madenciliği için tekniklerin geliştirilmesi
Developing techniques for high average utility pattern mining in datasets with negative utility
- Tez No: 846620
- Danışmanlar: DOÇ. DR. METE ÇELİK, DR. ÖĞR. ÜYESİ İRFAN YILDIRIM
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Yüksek Ortalama Faydalı Öge Kümesi Madenciliği, Kayan Pencere Modeli, Artımlı Veri Kümesi, Veri Madenciliği, Negatif Fayda, High Average Utility Itemset Mining, Sliding Window Model, Incremental Dataset, Data Mining, Negative Utility
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Erciyes Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 62
Özet
Geleneksel yüksek ortalama faydalı öge kümesi madenciliği (YOFÖM) algoritmaları yalnızca pozitif faydaya ögeler içeren artımlı olmayan veri kümelerine uygulanabilir. Ancak gelişen teknoloji ile son zamanlarda sensörler ve POS cihazları gibi birçok veri kaynağı gerçek zamanlı ve artımlı olarak veri üretmektedir. Bu nedenle gerçek zamanlı artımlı veriler üreten sistemlerde yürütme süresini ve bellek kullanımını azaltmak büyük önem taşımaktadır. Geleneksel YOFÖM algoritmaları gerçek verileri sadece pozitif harici faydaya sahip olarak kabul ettiği için negatif faydaya sahip veri kümeleri üzerinde çalışırken güncel, anlamlı öge kümelerini tam olarak bulamayabilmektedirler. Ayrıca gerçek zamanlı sistemlerde yüksek ortalama faydalı öge kümelerini (YOFÖK) daha hızlı ve daha az bellek kullanarak tespit etmek için daha verimli üst sınırlara ihtiyaç vardır. Bu tez çalışmasında, bu eksikleri gidermek amacıyla negatif faydalı ögeler içeren artımlı veri kümeleri üzerinde yüksek ortalama faydalı öge kümelerini keşfeden liste tabanlı ve kayan pencere tabanlı YOFÖM üzerine çalışılmıştır. Önerilen algoritmanın performansı literatürde kayan pencere modeli kullanan YOFÖM algoritmasının performansı ile karşılaştırılmıştır. Deneylerde sadece pozitif faydaya sahip ögelerden oluşan veri kümeleri ve hem pozitif hem negatif faydalı ögelerden oluşan veri kümeleri üzerinde yürütme süresi, bellek kullanımı ve incelenen uzantı sayısı deneyleri gerçekleştirilmiştir ve önerilen algoritmadan başarılı sonuçlar elde edilmiştir.
Özet (Çeviri)
Traditional high average utility pattern mining (HAUPM) algorithms can only be applied to non-incremental datasets containing only positive items. However, with the developing technology, many data sources such as sensors and POS devices have recently been generating data in real-time and incrementally. Therefore, it is of great importance to reduce execution time and memory usage in systems that generate real-time incremental data. However, traditional HAUPM algorithms cannot find recent and, meaningful itemsets when working on stream data because they only consider real data as having positive external utility. More efficient upper bounds are needed to detect high average utility itemsets (HAUIs) in real-time systems faster and using less memory. In order to overcome these shortcomings, in this study, a list-based and sliding window-based negative HAUPM that discovers high average utility itemsets on incremental data containing negative utility items is studied and a sliding window model is used. The performance of the proposed algorithm is compared with that of HAUPM using a sliding window model. In the experiments, execution time, memory usage, and number of extensions examined were tested on datasets with only positive items and on datasets with both positive and negative utility items and the proposed algorithm presented successful results.
Benzer Tezler
- Bingöl balında metagenomik analizi
Metagenomic analysis of the Bingol honey
ELİF ÖDEMİŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
BiyoteknolojiGebze Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji ve Genetik Ana Bilim Dalı
PROF. DR. YELDA ÖZDEN ÇİFTÇİ
- Hayvan çiftleştirme programlarının oluşturulmasında oyun teorisi yaklaşımı
A game theoretic approach to build mating programs for livestocks
EBRU ERGÜNEŞ BERKİN
Doktora
Türkçe
2017
BiyoistatistikOndokuz Mayıs ÜniversitesiZootekni Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HASAN ÖNDER
YRD. DOÇ. DR. ÖZGÜR HAKAN AYDOĞMUŞ
- Net neutrality in oligopolistic models of content provision and internet service provision markets
İçerik sağlama ve internet servisi sağlama piyasalarının oligopolistik modellerinde ağ tarafsızlığı
TURGUT ERKUL
- Proposition d'une methode de l'analyse de la valeur pour la gestion strategique du projet
Stratejik proje yönetimi için bir değer analizi metod önerimi
NİLAY ATAKTÜRK
Yüksek Lisans
Fransızca
2003
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜLÇİN BÜYÜKÖZKAN
- Piyasa etkinliği ve modern portföy kuramı
Efficent markets and modern portfolio theory
İBRAHİM FIÇICIOĞLU
Yüksek Lisans
Türkçe
2002
İşletmeMarmara ÜniversitesiSermaye Piyasası ve Borsa Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NİYAZİ BERK
