Çizge madenciliği ve algoritmaları
Graph mining and algorithms
- Tez No: 411338
- Danışmanlar: DOÇ. DR. VECDİ AYTAÇ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Veri madenciliği, çizge madenciliği, alt çizge bulma, Subdue, gSpan, Data mining, graph mining, finding frequent subgraph, Subdue, gSpan
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Ege Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Çizge madenciliği, veri madenciliği ve makine öğrenmesi alanında verileri modelleyerek çalışan yeni bir alandır. Çizge madenciliği ilk kez ortaya çıktığından beri kimyasal bileşikler, DNA yapıları, ilaç etkileşimleri, sosyal ağlar ve bilgisayar ağları gibi birçok alanda uygulama olarak çalışılmıştır. Günümüzde de gittikçe artan ve karmaşık olan yapıları çizge olarak temsil etmek uygulama açısından daha kolaydır. Çizge madenciliğinin önemli kavramlarından biri verilen çizgede sık geçen alt çizgeleri bulmaktır. Sık alt çizgeler ortak protein yapıları, nesne tanımada paylaşılan örüntüler, sahtekarlık tespiti vb. etkin bilgiler sunar. Sık alt çizge bulmak mevcut temel verileri işleme zamanını azaltmak ve anlamlı çizge parçalarını bulabilmektir. Bu tez çalışmasında öncelikle veri madenciliği ile ilgili genel bilgiler sunulmuştur. Sonrasında algoritmalarda kullanılan çizge teorilerinin bilgileri verilmiştir. Daha sonra çizge madenciliği anlatılmış ve bu madenciliğin önemli problemlerinden olan sık alt çizge bulma algoritmaları sınıflandırılmıştır. Çalışmanın son bölümünde ise sık alt çizge algoritmalarından Subdue algoritması terörist ağ verisinde, gSpan algoritması ise Chemical_340 veri seti üzerinde uygulanmıştır. Bu algoritmaların girdi parametreleri değiştirilip çalışma zamanları verilmiş ve yorumlanmıştır.
Özet (Çeviri)
Graph mining which is working by modelling data in data mining and machine learning is a new field. In the recent years, graph mining is becoming an interesting field for various processes such as chemical compounds, DNA structures, drug interactions, social networks and computer networks. With the increasing amount and complexity of today's data represented as graphs which is easier in terms of application. One of the most important concepts in graph mining is to find frequent subgraphs. Frequent subgraph mining delivers effective structured information such as common protein structures, shared patterns in object recognition, fraud detection etc. Finding frequent subgraph can reduce the time for processing data and afford significant parts of the graph. In this study, first general information about data mining is presented. After then information used graph theory of algorithms are given. Then graph mining described and finding frequent subgraphs algorithms which is one of the major problems of graph mining classified. In the last part of this study, Subdue algorithm was performed on the terrorist network data and gSpan algorithm was performed on the Chemical_340 data sets. These algorithms of working time are given and interpreted how input parameters are changed.
Benzer Tezler
- Sık alt çizge madenciliği algoritmalarının kullanım alanları ve uygulanabilirliği
Application areas and usage of frequent subgraph mining algorithms
MEHMET SERDAR GÜR
Yüksek Lisans
Türkçe
2023
Yönetim Bilişim SistemleriAydın Adnan Menderes ÜniversitesiYönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA ÇETİN
- Development of space and time efficiency improvement methods and appling onto frequent subgraph mining algorithms
Sık alt çizge madenciliği algoritmalarına uygulanabilir alan ve zaman verimliliği arttıran metotların geliştirilmesi
MURAT OĞUZ
Doktora
Türkçe
2016
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMaltepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TURGAY TUGAY BİLGİN
- Biyolojik çizge madenciliği: Alt çizge örüntülerinin bulunması ve etkileşim tahmininde kullanılması
Biological graph mining: Discovery of subgraph paterns and their utilization in interaction prediction
MEHMET EMİN TURANALP
Doktora
Türkçe
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SAADETDİN HERDEM
- Halis: Çizge desen madenciliği için önbellek yakınında işlem yapan donanım-yazılım ortak tasarım hızlandırıcı
Halis: A hardware-software co-designed near-cache accelerator for graph pattern mining
ŞEVVAL İZMİRLİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTobb Ekonomi ve Teknoloji ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. OĞUZ ERGİN
- Information extraction from news related texts using graph mining techniques
Çizge madenciliği tekniklerini kullanarak haber ile ilgili metinlerden bilgi çıkarımı
RECEP FIRAT ÇEKİNEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PINAR KARAGÖZ