Summary: | Çok ilişkili konsept keşfinin amacı hedef konsepti en iyi şekilde anlatabilen ilşkisel
kuralları bulmaktır. Bu çalışma ile çok ilişkili veri madenciliğinde diyagram tabanlı konsept
keşif metodundan bahsediyoruz. Konsept kural keşfi, arkaplan bilgilerini içeren ilişkileri
gözönünde bulundurarak özel bir konsetin tanımını bulmayı hedefler. Anlatılan metot C^2D konsept keşif sisteminin geliştirlmesi ile elde edilmiştir. C^2D konsept keşfi esnasında ILP ve
geleneksel ortaklık kural madenciliği (APRIORI gibi) tekniklerini birlikte kullanır. Anlatılan
sistem, isim olarak D-KKS(Diyagram tabanlı Konsept Keşif Sistemi), başlangıçta ilişkisel
veritabanında tutulan verilere bağlı kalmak kaydı ile diyagram yapılarını oluşturur ve bu
verileri kullanarak konsept çıkarsama sürecini yönlendirir.Farklı öğrenme problemleri ile
alakalı veri setleri üzerinde testler yapılmıştır. Test sonuçları D-KKS'nin, bu alandaki diğer
sistemler ve C^2D'ye nispeten umut verici olduğunu göstermektedir.
|