Birliktelik kurallarıyla kütüphane ödünç alma kayıtlarının analizi: Düzce üniversitesi örnek uygulaması
Analysis of library loan records by association rules: Düzce university case study
- Tez No: 770452
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FATİH KAYAALP
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Yönetim Bilişim Sistemleri, Management Information Systems
- Anahtar Kelimeler: Apriori algoritması, Bilim teknolojisi, Birliktelik kural madenciliği, Sepet analizi, Veri madenciliği, Yönetim bilişim sistemleri, İşletmecilik, Apriori algorithm, Science technology, Association rule mining, Basket analysis, Data mining, Management information systems, Business administration
- Yıl: 2022
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Düzce Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bilişim Teknolojileri, maliyetlerinin ucuzlaması dolayısıyla birçok kurum ve şirkette günümüzde yaygın olarak kullanılır hale gelmiştir. Bu sayede çeşitli sistemler içerisinde ortaya çıkan ve depolanan verilerin miktarı da çok büyük hacimlere ulaşmıştır. Bu verilerin içerisinden anlamlı bilgi çıkarma süreçleri olarak da tarif edilen Veri Madenciliği oldukça önem kazanmıştır. Yapılan bu çalışmada Düzce Üniversitesi Kütüphane Kayıtları veri kümesi üzerinde Veri Madenciliği yöntemlerinden biri olan Birliktelik Kuralları algoritmalarından Apriori, Fp-Growth ve Eclat algoritmalarının çeşitli destek ve güven değerlerine göre çalıştırılmalarıyla tekrar eden ilişkilerin/kuralların keşfedilmesi çalışması gerçekleştirilmiştir. Kitap seviyesinde tekrar eden kural örnekleri bulunamamıştır. Fakat kütüphanede bulunan kitap kategorileri seviyesinde beraber ödünç alınma örüntüleri görülmüş ve bunlara ilişkin bulunan kurallar ortaya konulmuştur. Aynı zamanda okuyucuların cinsiyetlerinin, kitap ödünç alma davranışlarına olan etkisi de araştırılmış ve bulunan sonuçlar değerlendirilmiştir. Bu kuralların bulunmasının yanı sıra belirtilen Birliktelik Kuralları algoritmalarının Python, R ve SPMF platformlarındaki performansları da deneyler sırasındaki çalışma süreleri (ms) ve işgal ettikleri bellek miktarları (MB) ölçütleri üzerinden karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlara göre SPMF programının erkekler veri setinde en az bellek işgaliyeti ve en düşük çalışma süresi değerleriyle göre öne çıktığı görülmüştür.
Özet (Çeviri)
Information Technologies has become widely used in many institutions and companies due to the cheapening of its costs. In this way, the amount of data generated and stored in various systems has reached very large volumes. Data Mining, which can described as the processes of extracting meaningful information from these raw data, has gained importance in recent years. In this study, the discovery of association rules was carried out by running Apriori, Fp-Growth and Eclat algorithms, which are one of the Data Mining methods, on the Düzce University Library Records dataset, according to various support and confidence values. No examples of repetitive rules were found at the book level. However, at the level of the book categories in the library, patterns of borrowing together were discovered and the rules related to them were revealed. At the same time, the effect of the gender of the readers on their book loan behavior was also investigated and the results were evaluated. In addition to finding these rules, the performances of the specified Association Rules algorithms on Python, R and SPMF platforms were compared on the basis of their running time (ms) and the amount of memory they occupied (MB) during the experiments. According to the results obtained, it was seen that the SPMF program stood out in the men's data set with the least memory occupation and the lowest running time values.
Benzer Tezler
- Amasya Beyazit yazma eser kütüphanesi'ndeki 2065 no'lu Mesnevî-i Şerif'in tezhib ve cilt sanatı açısından incelenmesi
Investigation of Mesnevi-i Şerif in library of Amasya Beyazit in point of illumination and bookbindings
PINAR KALE
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
El SanatlarıOndokuz Mayıs Üniversitesiİslam Tarihi ve Sanatları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. EYÜP NEFES
- Hastanelerin fiziki ve insan kaynaklarının optimum kullanımının veri madenciliği yöntemleri araştırılması
Investigation of the data mining methods optimum use of physics and human resources in hospitals
BATUHAN KARAKAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilim ve TeknolojiAfyon Kocatepe ÜniversitesiBiyomedikal Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ UĞUR FİDAN
- A knowledge discovery approach to urban analysis the Beyoğlu preservation area as a data mine
Kent analizinde bir bilgi keşfi yaklaşımı bir veri madeni olarak Beyoğlu kentsel koruma alanı
AHU SÖKMENOĞLU SOHTORİK
Doktora
İngilizce
2016
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. GÜLEN ÇAĞDAŞ
PROF. DR. İKBAL SEVİL SARIYILDIZ
- Levhaların bükülmesinde geri yaylanma davranışının sonlu elemanlar yöntemi ile incelenmesi
Investigation of springback behaviour of sheet steels with finite element simulations in bending type of forming conditions
HAKAN ŞEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2015
Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiMakine Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞAFAK YILMAZ