Feature extraction methodology for provenance data using SNA metrics
Sosyal ağ analizi metrikleri kullanarak provenans verisinden özellik çıkarımı yöntemi
- Tez No: 432183
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET SIDDIK AKTAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Provenans (Veri kökü) verisinin yapısını ve konseptini öğrenmek için bir iş akışını takip eden iş akışı sistemine ihtiyaç vardır. Provenans (Veri kökü) verisi çok hızlı büyüdüğünden ayrıntıyı yakalamak gittikçe zorlamaktadır. Bu çalışma da kompleks yapılı bilgi tabanlı provenance göstermi üzerinde çalışılmıştır. Bilimsel iş akışlarının çalışma izlerinin takibi için yapılan boyut azaltımlı provenans (veri kökü) gösterimi yöntemi analizleri gizlenmiş olan yapıları başarılı bir şekilde gruplamayı başarmıştır. Bu çalışmada aynı zamanda kompleks yapıdaki veriler içerisinden en çok kullanışlı, faydalı olan yapıları da tespit etmektedir. Bu çalışmanın yapılan bir önceki çalışmalardan farkı önceki çalışmaların kararsız boyutlarda olması bu yöntemde ise sabit ve daha az boyutlu veriler ile çalışarak daha iyi başarım elde edilmesidir. Yapılan çalışma da yeni yöntemin veri madenciliği algoritmaları kullanılarak daha üstün başarım elde ettiği ortaya konulmuştur.
Özet (Çeviri)
Learning structure and concepts in provenance data have created a need for monitoring scientific workflow systems. Provenance data is capable of expanding quickly due to the catch level of granularity, which can be quite high. This study examines complex structural information based provenance representations, such as Network Overview and Social Network Analysis. Further examination includes whether such reduced provenance representation approaches achieve clustering effective for understanding the hidden structures within the execution traces of scientific workflows. The study applies clustering on a scientific dataset from a weather forecast to determine its usefulness, compares the proposed provenance representations against prior studies on reduced provenance representation, and analyzes the quality of clustering on different types of reduced provenance representations. The results show that, compared to prior studies on representation, the Social Network Analysis based representation is more capable of completing data mining tasks like clustering while maintaining more reduced provenance feature space.
Benzer Tezler
- Adolesan intihar girişimlerinin psiko-sosyal nedenleriyle ilgili araştırma
Başlık çevirisi yok
NAZMİYE YÜKSEL
- Gazi tipi eksternal fiksatörlerle yapılan uygulamalarda kırık hattındaki kompresyonun biyomekanik olarak“strain gage”lerle tayini
Başlık çevirisi yok
HÜSEYİN ŞENGÜL
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Ortopedi ve TravmatolojiGazi ÜniversitesiOrtopedi ve Travmatoloji Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ORHAN ASLANOĞLU
- 1,3-difenil-4,5-bis(hidroksiimino)-imidazolidin ve Ni(II), Cu(II), Pd(II), UO2(VI) komplekslerinin sentezi
Başlık çevirisi yok
VEFA AHSEN
Doktora
Türkçe
1984
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZER BEKAROĞLU
- Çaldağı step florasında bulunan bazı familyalara ait bitkilerin polen morfolojilerinin araştırılması
Başlık çevirisi yok
FATMA BOZDOĞAN
- Ankara Çaldağı step florasında bulunan bazı familyalara ait bitkilerin polen morfolojilerinin araştırılması
The investigation of some families of the plant's pollen moiphologies which are on Çaldağı step flora of Ankara
HADİ ÇAKIR