Büyük verilerin analizi için coğrafi ağırlıklı regresyon yaklaşımlarının geliştirilmesi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Erciyes Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABİLİM DALI, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2020
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: MURAT TAŞYÜREK
Danışman: Mete Çelik
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Coğrafi ağırlıklı regresyon (geographically weighted regression - GWR), ekoloji, çevre yönetimi, halk sağlığı, meteoroloji ve turizm gibi birçok uygulama alanında değişen ilişkileri modellemek için yaygın olarak kullanılan yerel mekânsal regresyon tekniğidir. GWR yaklaşımları yüksek bilgi işlem kaynakları ve geniş bellek alanlarına ihtiyaç duymaktadır. Veri boyutu büyüdükçe ve/veya veri güncellemeleri sıklaştıkça bu sorunlar daha kritik hale gelmektedir. Diğer taraftan literatürde yapılan çalışmalar genellikle mekânsal veya mekânsal ve rakımsal veya mekânsal ve zamansal ilişkilerini analiz etmektedir. Fakat gerçek dünyada mekânsal, rakımsal ve zamansal ilişkiler birçok veri kümesinde birlikte bulunmaktadır ve bu ilişkilerin birlikle analizi için önerilmiş bir GWR yaklaşımı bulunmamaktadır. Bu tez çalışmasında, GWR yöntemi ile analizlerin etkili bir şekilde yapılması için çeşitli teknikler kullanan farklı yaklaşımlar geliştirilmiştir. Geliştirilen ilk yaklaşım, sık güncellenen veri kümelerini analiz etmek için ters en yakın komşu (reverse nearest neighbor - RNN) stratejisini kullanan hesaplama açısından etkili bir GWR algoritmasınıdır (RNN-GWR). İkinci yaklaşım, coğrafi ve zamansal ağırlıklı regresyon yaklaşımının (geographically and temporally weighted regression - GTWR) veri boyutu kısıtlamasının üstesinden gelmek için hızlı GTWR yaklaşımıdır (FastGTWR). Üçüncü yaklaşım, veri kümelerindeki mekânsal, rakımsal ve zamansal olarak değişen ilişkileri ele almak için coğrafi, rakımsal ve zamansal ağırlıklı regresyon yaklaşımıdır (4D-GWR). Önerilen yaklaşımların başarımlarını değerlendirmek için sentetik ve gerçek veri kümeleri kullanılarak çeşitli deneyler yapılmıştır. Deneysel sonuçlar, önerilen yaklaşımların literatürdeki benzerlerine göre daha etkili bir şekilde çalıştıklarını göstermiştir. Anahtar Kelimeler: Veri madenciliği, coğrafi ağırlıklı regresyon, ters en yakın komşu, sık güncellenen veriler, büyük veri, mekânsal-rakımsal-zamansal değişkenlikler