Geri Dön

Data mining using queny flocks with views

Görüntülü sorgu paketleri ile veri madenciliği

  1. Tez No: 93044
  2. Yazar: MELİHA YETİŞGEN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. İSMAİL HAKKI TOROSLU
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: İlişki Kuralları, Veri Madenciliği, Datalog, Sorgu Paketleri, SQL, Sorgulama dili, Association Rules, Data Mining, Datalog, Query Flocks, SQL, Structured query language, Query lanquage
  7. Yıl: 2000
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

IV. * oz GÖRÜNTÜLÜ SORGU PAKETLERİ İLE VERİ MADENCİLİĞİ Yetişgen, Meliha Yüksek Lisans, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Assoc. Prof. Dr. İsmail Hakkı Toroslu Mayıs 2000, 54 sayfa Veri madenciliği büyük veri grupları içindeki yönelimleri bulma sürecidir. İlişki kuralları madenciliği tarihsel bilgi içindeki kuralları ortaya çıkarmakta kullanılan en önemli tekniklerden biridir. Sorgu paketleri, ilişki kuralları madenciliği tekniğini“oluştur ve test et”modeli ile birçok değişik kalıp için genişletir. Bu tez çalışmasında sorgu paketlerinde görüntüler kullanılmış ve sorgu paket tanımlarını datalog'dan SQL'e derleyen yeni bir veri madenciliği mimarisi ortaya konmuştur. Sistem örneği ticari bir veri tabam üzerine geliştirilmiştir. Bu yeni mimarinin avantajları ve geliştirilmiş sorgu paket tanımları iyileştirilmiş halleri ile sunulmuştur.

Özet (Çeviri)

Ill ABSTRACT DATA MINING USING QUERY FLOCKS WITH VIEWS Yetişgen, Meliha M.Sc, Department of Computer Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Ismail Hakkı Toroslu May 2000, 54 pages Data Mining is the process of finding trends and patterns in large data. Association rule mining became one of the most important techniques for extracting useful information such as regularities in the historical data. Query flocks extend the concept of association rule mining with a“generate and test”model for many different kind of patterns. This thesis further extends the query flocks with view definitions. Also, a new data mining architecture simply compiles the query flocks from datalog to SQL. On this architecture, optimizations suitable for the extended query flocks are introduced. The prototype of the system is developed on a commercial database environment. Advantages of the new design and the extension to the query flocks, together with the optimizations, are also presented.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    121008

    Finding and evaluating patterns in web repository using database technology and data mining algorithms

    Veri tabanı teknolojisi ve veri madenciliği algoritmaları kullanarak web ortamındaki veriden paternler bulmak ve değerlendirmek

    BELGİN ÖZAKAR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2002

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HALİS PÜSKÜLCÜ

  2. Tez No

    295839

    Dinamik veritabanlarında veri madenciliği ve anlamsal sorgu eniyilemesi

    Data mining and semantic query optimization on dynamic databases

    ÖZGÜR SARIHAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilim ve TeknolojiYıldız Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AYLA ŞAYLI

  3. Tez No

    750580

    FDA VAERS aşı veritabanında dengesiz COVID-19 verilerinin veri madenciliği ve mongodb ile sorgulama sisteminin geliştirilmesi: Web uygulaması

    Data mining of unbalanced COVID-19 data in FDA VAERS vaccine database and development of query system with mongodb: Web application

    CAN YILDIRMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Okan Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. PINAR YILDIRIM

  4. Tez No

    316521

    Makine Öğrenme Algoritmalarını Kullanarak Ağ Trafiğinin Sınıflandırılması

    Network Traffic Classification Using Machine Learning Algorithms

    HÜSEYİN AHMET YİĞİDİM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2012

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTobb Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. TANSEL ÖZYER

  5. Tez No

    706338

    Implementation of data mining algorithms on rock mechanics test data for knowledge discovery

    Bilgi keşfi amacıyla veri madenciliği algoritmalarının kaya mekaniği deney sonuçları veri ambarı üzerinde uygulanması

    CENGİZ KAYDIM

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Maden Mühendisliği ve MadencilikOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Maden Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ MUSTAFA ERKAYAOĞLU

Geri Dön