Geri Dön

Discovering associations from event histories at multiple time granularities

Zaman-dizinsel verilerde geniş zaman boyutlarında ilinti kuralları çıkarımı

  1. Tez No: 129177
  2. Yazar: AYKUT ÜNAL
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. ÖZGÜR ULUSOY
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Veri Analizi, Zaman-dizinsel Veri, Zaman Boyutu, İlinti Ku ralları Analizi. iv, Zamansal veri modeli, Veri Analizi, Zaman-dizinsel Veri, Zaman Boyutu, İlinti Ku ralları Analizi. iv, Data analysis, Time data model
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET ZAMAN-DİZİNSEL VERİLERDE GENİŞ ZAMAN BOYUTLARINDA İLİNTİ KURALLARI ÇIKARIMI Aykut Ünal Bilgisayar Mühendisliği, Yüksek Lisans Tez Yöneticisi: Doçent Özgür Ulusoy Eylül, 2002 Birçok farklı veri merkezli uygulamalarda büyük miktarlardaki veriler zaman- dizinsel olarak toplanır ve depolanır. Zaman-dizinsel veri olay tabanlı bir sis temde belli bir zaman aralığında meydana gelen olaylar topluluğundan oluşur. Bir zaman-dizinsel verinin zaman boyutu saniye, dakika, veya yün gibi her hangi bir zaman birimi olabilir. Uzaklık, zaman-dizinsel verideki olayın oluşumları arasındaki tik sayısı olarak tanımlanır. Bu çalışmada, verilen zaman- dizinsel verideki uzaklık dağılımını inceleyerek verinin daha geniş zaman boyut larındaki sıklık derecesini düşük hatayla yaklaşık olarak bulan etkin bir yöntem önerilmektedir. Daha sonra bu yöntemin daha geniş zaman boyutlarında ilinti kuralları bulmak için ilinti kuralları analizi algoritmalarıyla birlikte nasıl kul lanılabileceği gösterilmektedir. Önerilen yöntem farklı gerçek veriler üzerinde denenmiştir ve sonuçlar önerilen yöntemin etkinliğini kanıtlamak için ayrıntılı olarak verilmektedir.

Özet (Çeviri)

ÖZET ZAMAN-DİZİNSEL VERİLERDE GENİŞ ZAMAN BOYUTLARINDA İLİNTİ KURALLARI ÇIKARIMI Aykut Ünal Bilgisayar Mühendisliği, Yüksek Lisans Tez Yöneticisi: Doçent Özgür Ulusoy Eylül, 2002 Birçok farklı veri merkezli uygulamalarda büyük miktarlardaki veriler zaman- dizinsel olarak toplanır ve depolanır. Zaman-dizinsel veri olay tabanlı bir sis temde belli bir zaman aralığında meydana gelen olaylar topluluğundan oluşur. Bir zaman-dizinsel verinin zaman boyutu saniye, dakika, veya yün gibi her hangi bir zaman birimi olabilir. Uzaklık, zaman-dizinsel verideki olayın oluşumları arasındaki tik sayısı olarak tanımlanır. Bu çalışmada, verilen zaman- dizinsel verideki uzaklık dağılımını inceleyerek verinin daha geniş zaman boyut larındaki sıklık derecesini düşük hatayla yaklaşık olarak bulan etkin bir yöntem önerilmektedir. Daha sonra bu yöntemin daha geniş zaman boyutlarında ilinti kuralları bulmak için ilinti kuralları analizi algoritmalarıyla birlikte nasıl kul lanılabileceği gösterilmektedir. Önerilen yöntem farklı gerçek veriler üzerinde denenmiştir ve sonuçlar önerilen yöntemin etkinliğini kanıtlamak için ayrıntılı olarak verilmektedir.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    20493

    Muhabir bankacılık

    Correspondent banking

    CANAN DAĞISTAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1992

    BankacılıkMarmara Üniversitesi

    PROF.DR. İLHAN ULUDAĞ

  2. Tez No

    107340

    Kandinsky, Klee ve Malevich`in metinleri ve yapıtları arasında bir araştırma

    A comparision between Kandinsky`s, Klee`s and Malevich`s texts and art works

    EVREN YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2001

    Güzel Sanatlarİstanbul Teknik Üniversitesi

    Sanat Tarihi Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEMRA ÖGEL

  3. Tez No

    213549

    Veri madenciliğinde market sepet analizi ve birliktelik kurallarının belirlenmesi

    Market basket analysis in data mining and finding association rules

    AYHAN DÖŞLÜ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2008

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Bölümü

    YRD. DOÇ. DR. SONGÜL ALBAYRAK

  4. Tez No

    83709

    Updating large itemsets with early pruning

    Erken eliminasyon ile yoğun nesne kümelerinin güncellenmesi

    NECİP FAZIL AYAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi

    Bilgisayar Yazılımı Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. EROL ARKUN

  5. Tez No

    153126

    Data mining for rule discovery in relational databases

    İlişkisel veri tabanlarında veri madenciliği ile kurallar bulunması

    SERKAN TOPRAK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2004

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. FERDA NUR ALPASLAN

Geri Dön