ÇOKLU İLİŞKİSEL VERİ MADENCİLİĞİNDE GRAFİKLERİN KULLANIMI

• Main Authors: Mahmut İĞDE, Yusuf KAVURUCU, Alev MUTLU
• Format: Article
• Language: English
• Published: National Defense University Barbaros Naval Sciences and Engineering Institute Journal of Naval Science and Engineering 2015-04-01
• Series: Journal of Naval Science and Engineering
• Subjects: -; Konsept Keşfi; Grafik; Yol; Çok İlişili Veri Madenciliği; Tümevaran
• Online Access: http://dergipark.gov.tr/jnse/issue/10002/123534?publisher=msu

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.