Negatif faydaya sahip veri kümelerinde yüksek ortalama faydalı örüntü madenciliği için tekniklerin geliştirilmesi
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2024
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: AYŞE ERDOĞMUŞ
Danışman: İRFAN YILDIRIM, METE ÇELİK
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
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. Anahtar Kelimeler: Yüksek Ortalama Faydalı Öge Kümesi Madenciliği, Kayan Pencere Modeli, Artımlı Veri Kümesi, Veri Madenciliği, Negatif Fayda