Geri Dön

Eşleştirme haznelemesinin biçimsel kavram analizi ile modellenmesi

Modelling association mining with formal concept analysis

  1. Tez No: 97908
  2. Yazar: BUKET OĞUZ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. HAYRİ SEVER
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Biçimsel kavram analizi, eşleştirme sorgulan, bağımlılık ilişkileri, kavram yapılan, Eşleştirme, Kavram analizi, Modelleme, Formal concept analysis, association query, dependency relationships, concept structures, Association, Concept analysis, Modelling
  7. Yıl: 2000
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Hacettepe Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

ÖZET Bu tezde eşleştirme kurallarını modelleyebilmek için biçimsel kavram analizinden faydalanılmıştır. Biçimsel kavram analizi evreni, nesneler ve özelliklerden oluşan topolojik bir yapı olarak görür. Nesneler ve özellikler arasındaki ilişkiyi kullanarak kavram adı verilen birimi tanımlar. Bir kavram bir grup nesne ve özellikten oluşur. Kavramda yer alan özellikler, kavramda yer alan nesne grubu tarafından taşınan ortak özelliklerin en büyük kümesidir. Benzer biçimde nesneler, kavramda yer alan tüm özellikleri taşıyan en büyük nesne kümesidir. Biçimsel kavram analizi kavramlar arasındaki ilişkileri incelemek ve kavram yapılarını kurmak için matematiğe dayalı biçimsel araç ve teknikleri kullanır. Veri tabanlarında bilgi keşfi sürecinde yer alan bir adım olan veri madenciliği büyük veritabanlanndan orjinal, faydalı ve anlaşılır örüntüleri özdevimli olarak çıkaran bir yöntemdir. Bu tezde tanınmış veri madenciliği tekniklerinden biri olan eşleştirme kuralı çıkanını üzerinde çalışılmıştır. Eşleştirme kuralı çıkanını, veri içindeki güçlü eşleştirme ve bağlılaşım ilişkilerini keşfeder. Keşfedilen kurallar, market sepeti ve/veya çapraz satış analizi, iş yönetimi gibi alanlarda verilen kararlarda yardımcı olabilir. Tez kapsamında, eşleştirme kuralı çıkanını ve biçimsel kavram analizi arasında bir bağlantı önerilmiş ve geliştirilmiştir. Bir eşleştirme sorgusu ile bulunan bağımlılıklann kavram yapısından elde edilebileceği gösterilmiştir. Biçimsel kavram analizi çerçevesi, eşleştirme kuralı çıkanmını ele alabilecek biçimde genişletilmiştir. Bu genişletmeyi yapabilmek için eşleştirme sorgularının özel bir biçimi olan market sepeti problemi kullanılmıştır. Bu model, eşleştirme kuralı çıkarımı algoritmalannın karmaşıklıklannı ele alabilmek için bir temel sağlamıştır. Aynca, model diğer veri madenciliği problemleri için birleştirilmiş bir çerçeve oluşturmaya yardımcı olabilir.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT In this thesis we utilize formal concept analysis to model association rules. Formal concept analysis provides a topological structure for a universe of objects and attributes. By exploiting the relationship between objects and attributes, formal concept analysis then introduces an entity called a concept. A concept is a set of attributes and objects. The attributes are maximally possessed by the set of objects and similarly the objects are the maximal set which all possess the set of attributes. Formal concept analysis deals with formal mathematical tools and techniques to develop and analyze relationship between concepts and to develop concept structures. Data Mining as a component of knowledge discovery in databases, is the process of automatic extraction of novel, useful, and understandable patterns in very large databases. In this thesis we emphasize association rule mining, a well-known data mining technique. It discovers strong association or correlation relationships among data. The discovered rules may help market basket or cross-sales analysis, and business management. We propose and develop a connection between association rule mining and formal concept analysis. We show that dependencies found by an association query can be derived from a concept structure. We have extended formal concept analysis framework to the asssociation rule mining. We use analysis of market-basket problem, a specific case of association rule mining, to achieve this extension. This extension provides a natural basis for complexity analysis of the association rule mining. This extension can also help in developing a unified framework for common data mining problems.

Benzer Tezler

  1. Extendible structural transfer: A case for German to Turkish transtation

    Geliştirilebilir yapısal eşleştirme: Almancadan Türkçeye bilgisayarlı çeviri için

    SELÇUK KÖPRÜ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1999

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CEM BOZŞAHİN

  2. A Feature based stereo correspondence system

    Özniteliğe dayalı bir stereo eleştirme sistemi

    GÜRHAN ÖZDEMİR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1996

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. UĞUR HALICI

  3. Motion tracking in gait analysis

    Yürüyüş analizde hareket izleme

    MUHAMMAD SHAHİD SHAFİO

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    1998

    Makine MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. S. TURGUT TÜMER

  4. Cisimlerin konumlarını video kamera görüntüsü ile belirlemek

    Başlık çevirisi yok

    MUAMMER AKÇAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1993

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Y.DOÇ.DR. OSMAN PARLAKTUNA

  5. 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