Metadata mining using similarity matrixes for improved knowledge data discovery
Benzerlik matrislerini kullanarak, veri yapısı araştırma ve daha gelişmiş bilgi verisi keşfetme
- Tez No: 126578
- Danışmanlar: DR. MELİH KIRLIDAĞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Analiz, Matrisler, Veri madenciliği, Veri yapıları, Analysis, Matrices, Data mining, Data structures
- Yıl: 2002
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
ÖZET METADATA MINING USING SIMILARITY MATRIXES FOR IMPROVED KNOWLEDGE DATA DISCOVERY Bugünü ortamında, bir çok şirket kendi iç işlerinde, mümkün olan her alanda bilgisayar temelli sistemleri kullanmaya çalışıyorlar. Bu da bir çok değişik uygulamada, sistemde ve de donanımda biriken dijital veriye ve bilgiye sebep oluyor. Yine bugünün iş dünyasında rekabet avantajını yaratmak ve koruyabilmek neredeyse her şey. Bu tip işletmelere yaratılabilecek en büyük kaynak ve fayda bu biriken kritik, kesin ve zamanı belirli veriden, rekabet avantajına dönebilecek istihbarat sağlamak olacaktır. Bu sebeptendir ki bir çok işletme kendi içlerinde bu verileri incelemek ve birleştirmek için departmanlar kurmaktadır. İlk amaç bu dağınık ve kpouk veri kaynaklarını tek bir parça haline toplamaktır ki buna“Data Warehouse”denilmektedir. İkinci amaç ise bu oluşan tek parça veri grubunu şirketin avantajı olabilecek yararlı kalıplan bulabilmek amacı ile incelemektir ki buna da“Data Mining”denilmektedir. Tezde bu dağınık verilerin tek bir veri tabanında birleştirilmesi için sorumlu olan kişilerin, değişik veri kaynaklarının iç detaylarım bilememe durumunda bu işi otomatik olarak yapacak bir metot geliştirdik. Algoritmamız değişik veri kaynaklarını tarayarak araştırarak ve de karşılaştırarak eğer varsa aralarındaki benzerlikleri bulmaktadır. Ayrıca eğer karşılıklı tablolarda aynı elemanlar varsa bunları birleştirme öncesi uyarmaktadır. Bu işlemleri gerçekleştirmek için bir yazı benzerlik algoritması ve de benzerlikleri notlandırdığımız ve karşılıklı kıyaslamalar yaptığımız matrisleri kullandık. Sonuç olarak deneylerimizi yaptığımız örnek verilerimiz ile başarılı sonuçlar aldık. Şubat 2002 öymen Gür
Özet (Çeviri)
ABSTRACT METADATA MINING USING SIMILARITY MATRIXES FOR IMPROVED KNOWLEDGE DATA DISCOVERY In today's environment, many corporations are currently using computer- based systems in nearly all of their process, where it is applicable. This results in digital information, which is collected and formed in different systems, applications and hardware. Creating and holding a competitive advantage is what it is all about in today's business world. There is no more valuable resource to a business than intelligence. Critical, accurate and timely information can be directly converted into competitive advantage. Many business are trying to build IT departments in order to gather and merge these different data sources into one single entity that is called data warehouse and using skills and techniques, called data niining, to analyze the this new whole database to find some patterns mat will help to realize valuable advantages for the company in the market. In the thesis, we developed a automated way to merge the different data sources into one single database structure in order to help the data warehouse analyst, which do not know the details of the different applications inside a organization. Our algorithm scans, searches, compares two or more data sources with each other, and finds out the link in-between them, if there is any relation between them. In addition, it checks if there are same entities in the opposing tables. We used similarity matrixes and a text similarity algorithm to compare the remote data sources. As a result, we had successful results from our case study using our own algorithm. February 2002 Öymen GÜR
Benzer Tezler
- Data mining for rule discovery in relational databases
İlişkisel veri tabanlarında veri madenciliği ile kurallar bulunması
SERKAN TOPRAK
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FERDA NUR ALPASLAN
- Development of a GIS-based monitoring and management system for underground mining safety
Yer altı madenciliği emniyetiyle ilgili coğrafi bilgi sistemleri tabanlı bir izleme ve işletme sisteminin geliştirilmesi
SEDA ŞALAP
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Jeodezi ve FotogrametriOrta Doğu Teknik ÜniversitesiJeodezi ve Coğrafi Bilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MAHMUT ONUR KARSLIOĞLU
DR. NURAY DEMİREL
- Topic-centric querying of web resources
Web bilgi kaynaklarının konu-merkezli sorgulanması
İSMAİL ŞENGÖR ALTINGÖVDE
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜR ULUSOY
- Uygulama yazılımı için esnek form tasarımı (UYEF)
Flexible form design for application software (UYEF)
YUSUF TULGAR
Yüksek Lisans
Türkçe
2004
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
Y.DOÇ.DR. HALİL İBRAHİM BÜLBÜL
- Futbol maç anlatımlarından üstveri çıkarma
Metadata extraction from text in soccer domain
ÖZKAN GÖKTÜRK
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. NİHAN KESİM ÇİÇEKLİ
DOÇ. DR. İLYAS ÇİÇEKLİ