Development of a framework for frequent itemset mining under multiple support thresholds
Çoklu destek eşiklerinde sık kümeler madenciliği için uygulama iskeleti geliştirilmesi
- Tez No: 447134
- Danışmanlar: Assist. Prof. Dr. BELGİN ERGENÇ BOSTANOĞLU
- 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: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Sık kümeler madenciliği yöntemleri yoğun veri tabanlarındaki özellikli örüntülerin bulunmasını sağlarlar. Bu yöntemler, sık kümeler setlerini bulurken tek bir destek eşik değerini esas alırlar. Oysa gerçek dunya uygulamalarında tek bir destek eşik değeri örüntülerin tek başlarına özelliğini yansıtmakta yetersiz kalmakta ve seyrek örüntü (rare item) problemi ortaya çıkarmaktadır. Son zamanlarda, bu seyrek örüntü probleminin çözümüne odaklanan çalışmalar bulunmaktadır. Bu çalışmalar kümelere ve küme elemanlarına farklı destek eşik değerleri atanmasına izin vermektedir. Böylece gereksiz örüntüler oluşturulmadan seyrek örüntüler ele geçirilebilmektedir. Bu tez kapsamında, etkin bir Çoklu Destek Eşiklerinde Sık Kümeler (Multiple Item Support Frequent Pattern growth algorithm, MISFP-growth) yöntemi önerilmektedir. Bu yöntem veri tabanından sık örüntülerin bulunmasını sağlayacak veriyi bir ağaçta saklamaktadır (MISFP-Tree). Bu ağaç tüm veriyi değil de çoklu eşiklerin minimumunu dikkate alarak oluşturulduğu için, oluşturulma sonrası budama ve yeniden oluşturulmaya gereksinim duymamaktadır. Bu yöntemin etkinliği yeni bir ağaç tabanlı yöntemle (CFP-growth++) karşılaştırılarak gösterilmiştir. Karşılaştırma çalışmaları gerçek ve sentetik veri tabanları üzerinde gerçekleştirilmiştir. Başarım değerlendirme sonuçları MISFP-growth yönteminin diğer yönteme göre, çalışma zamanı, bellek kullanımı ve ölçeklenebilirlik açısından daha başarılı olduğunu göstermiştir.
Özet (Çeviri)
Frequent pattern mining is an essential method of data mining that is used to extract interesting patterns from massive databases. Traditional methods use single minimum support threshold to find out the complete set of frequent patterns. However, in real word applications, using single minimum support threshold is not adequate since it does not reflect the nature of each item and causes a problem called rare item problem. Recently, several methods have been studied to tackle this problem by avoiding using single minimum item support threshold. The nature of each item is considered where different items are specified with different minimum support thresholds. By this, the complete set of frequent patters are generated without creating uninteresting patterns and losing substantial patterns. In this thesis, we propose an efficient method, Multiple Item Support Frequent Pattern growth algorithm, MISFP-growth, to mine the complete set of frequent patterns with multiple item support thresholds. In this method, Multiple Item Support Frequent Pattern tree, MISFP-Tree, is constructed to store all crucial information to mine frequent patterns. Since in the construction of the MISFP-Tree is done with respect to minimum of Multiple Itemset Support values; pruning and reconstruction phases are not required. To show the efficiency of the proposed method, it is compared with a recent tree-based algorithm, CFP-growth++. To evaluate the performance of the proposed algorithm, various experiments are conducted on both real and synthetic datasets. Experimental results reveal that MISFP-growth outperforms the previous algorithm in terms of execution time, memory space as well as scalability.
Benzer Tezler
- Deniz taşımacılığında emniyet esaslı akıllı gemi denetim analitiği
Safety based intelligent ship inspection analytics for maritime transportation
SEYİD MAHMUD ESAD DEMİRCİ
Doktora
Türkçe
2023
Deniz Bilimleriİstanbul Teknik ÜniversitesiDeniz Ulaştırma İşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KADİR ÇİÇEK
- Organizasyonel yapılarda stratejik bir faktör olarak çevrenin sayısal analizi
Başlık çevirisi yok
CAHİT ALİ BAYRAKTAR
Yüksek Lisans
Türkçe
1993
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiPROF.DR. RAMAZAN EVREN
- Factors behind achieving the full benefits of agile project management in scrum framework- a case study
Scrum çerçevesinde çevik proje yönetiminin tam faydalarına ulaşmanın arkasındaki faktörler- vaka çalışması
ARDEN ALAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YÜCEL BATU SALMAN
- Weighted adaptive load and handoff equilibrium: a novel resource allocation framework for cloud radio access networks with load prediction and handoff optimization
Ağırlıklı uyarlanabilir yük ve aktarım dengesi: yük tahmini ve el değiştirme optimizasyonu ile bulut tabanlı radyo erişim ağları için yeni bir kaynak tahsis yapısı
MUHAMMET FATİH ULU
Yüksek Lisans
İngilizce
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBoğaziçi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. TUNA TUĞCU
- Development and application of Q-charts for multivariate statistical process control
Çok değişkenli istatistiksel süreç kontrolü için Q-şemaların tasarım ve uygulaması
OKAY IŞIK
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. GÜLSER KÖKSAL