Eşleştirme haznelemesinin biçimsel kavram analizi ile modellenmesi
Modelling association mining with formal concept analysis
- Tez No: 97908
- Danışmanlar: DOÇ. DR. HAYRİ SEVER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2000
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 95
Özet
ÖZET Bu tezde eşleştirme kurallarını modelleyebilmek için biçimsel kavram analizinden faydalanılmıştır. Biçimsel kavram analizi evreni, nesneler ve özelliklerden oluşan topolojik bir yapı olarak görür. Nesneler ve özellikler arasındaki ilişkiyi kullanarak kavram adı verilen birimi tanımlar. Bir kavram bir grup nesne ve özellikten oluşur. Kavramda yer alan özellikler, kavramda yer alan nesne grubu tarafından taşınan ortak özelliklerin en büyük kümesidir. Benzer biçimde nesneler, kavramda yer alan tüm özellikleri taşıyan en büyük nesne kümesidir. Biçimsel kavram analizi kavramlar arasındaki ilişkileri incelemek ve kavram yapılarını kurmak için matematiğe dayalı biçimsel araç ve teknikleri kullanır. Veri tabanlarında bilgi keşfi sürecinde yer alan bir adım olan veri madenciliği büyük veritabanlanndan orjinal, faydalı ve anlaşılır örüntüleri özdevimli olarak çıkaran bir yöntemdir. Bu tezde tanınmış veri madenciliği tekniklerinden biri olan eşleştirme kuralı çıkanını üzerinde çalışılmıştır. Eşleştirme kuralı çıkanını, veri içindeki güçlü eşleştirme ve bağlılaşım ilişkilerini keşfeder. Keşfedilen kurallar, market sepeti ve/veya çapraz satış analizi, iş yönetimi gibi alanlarda verilen kararlarda yardımcı olabilir. Tez kapsamında, eşleştirme kuralı çıkanını ve biçimsel kavram analizi arasında bir bağlantı önerilmiş ve geliştirilmiştir. Bir eşleştirme sorgusu ile bulunan bağımlılıklann kavram yapısından elde edilebileceği gösterilmiştir. Biçimsel kavram analizi çerçevesi, eşleştirme kuralı çıkanmını ele alabilecek biçimde genişletilmiştir. Bu genişletmeyi yapabilmek için eşleştirme sorgularının özel bir biçimi olan market sepeti problemi kullanılmıştır. Bu model, eşleştirme kuralı çıkarımı algoritmalannın karmaşıklıklannı ele alabilmek için bir temel sağlamıştır. Aynca, model diğer veri madenciliği problemleri için birleştirilmiş bir çerçeve oluşturmaya yardımcı olabilir. ANAHTAR KELİMELER: Biçimsel kavram analizi, eşleştirme sorgulan, bağımlılık ilişkileri, kavram yapılan
Özet (Çeviri)
ABSTRACT In this thesis we utilize formal concept analysis to model association rules. Formal concept analysis provides a topological structure for a universe of objects and attributes. By exploiting the relationship between objects and attributes, formal concept analysis then introduces an entity called a concept. A concept is a set of attributes and objects. The attributes are maximally possessed by the set of objects and similarly the objects are the maximal set which all possess the set of attributes. Formal concept analysis deals with formal mathematical tools and techniques to develop and analyze relationship between concepts and to develop concept structures. Data Mining as a component of knowledge discovery in databases, is the process of automatic extraction of novel, useful, and understandable patterns in very large databases. In this thesis we emphasize association rule mining, a well-known data mining technique. It discovers strong association or correlation relationships among data. The discovered rules may help market basket or cross-sales analysis, and business management. We propose and develop a connection between association rule mining and formal concept analysis. We show that dependencies found by an association query can be derived from a concept structure. We have extended formal concept analysis framework to the asssociation rule mining. We use analysis of market-basket problem, a specific case of association rule mining, to achieve this extension. This extension provides a natural basis for complexity analysis of the association rule mining. This extension can also help in developing a unified framework for common data mining problems. KEY WORDS: Formal concept analysis, association query, dependency relationships, concept structures
Benzer Tezler
- Level generation using genetic algorithms and difficulty testing using reinforcement learning in match-3 game
Eşleştirme oyunlarında genetik algoritma ile seviye üretimi ve takviyeli öğrenme ile seviye zorluk belirlemesi
SAMET ALP DUKKANCI
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FERDA NUR ALPASLAN
- Avrupa Birliği'nde kurumsallaşma ve uyumlaştırma aracı olarak eşleştirme projeleri (twinning projects) Türkiye örneği:ifade alma tekniklerinin ve odalarının geliştirilmesi projesi
Twinning projects as the tool for institutionalization and harmonization with the european union: Turkish case of twinning project on the improvement of statement taking methods and rooms
SALİH EFE
Yüksek Lisans
Türkçe
2007
Siyasal BilimlerAtılım ÜniversitesiAvrupa Birliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. BAHAR TURHAN HURMİ
- Assignment problem and its variations
Eşleştirme problemi ve çeşitlemeleri
MEHMET GÜLEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2007
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. İ. HAKKI TOROSLU
- Mining XML documents with association rule algorithms
Eşleştirme kuralı algoritmaları ile XML dokümanları madenciliği
GÖRKEM GÜREL
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüBilgisayar Yazılımı Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİS PÜSKÜLCÜ
- A survey on cryptographic protocols using pairing-based cryptography
Eşleştirme tabanlı şifreleme kullanan kriptografik protokoller üzerine bir araştırma
ŞEYMA FETVACI
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
MatematikOrta Doğu Teknik ÜniversitesiKriptografi Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MURAT CENK