Büyük veri problemlerine çözüm olarak veri akış madenciliği
dc.contributor.author | Ölmezoğulları, Erdi | |
dc.contributor.author | Arı, İsmail | |
dc.contributor.author | Çelebi, Ö. F. | |
dc.contributor.author | Ergüt, S. | |
dc.date.accessioned | 2014-08-25T11:59:52Z | |
dc.date.available | 2014-08-25T11:59:52Z | |
dc.date.issued | 2013 | |
dc.identifier.isbn | 978-1-4673-5561-2 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10679/508 | |
dc.identifier.uri | https://ieeexplore.ieee.org/document/6531483 | |
dc.description | Due to copyright restrictions, the access to the full text of this article is only available via subscription. | |
dc.description.abstract | Günümüzde bilişim dünyası faydalı bilgiye ulaşma yolunda “büyük veri” problemleri (verinin kütlesi, hızı, çeşitliliği, tutarsızlığı) ile baş etmeye çalışmaktadır. Bu makalede, büyük veri akışları üzerinde İlişkisel Kural Madenciliği’nin (İKM) daha önce literatürde yapılmamış bir şekilde “çevrimiçi” olarak gerçeklenme detayları ile başarım bulguları paylaşılacaktır. Akış madenciliği için Apriori ile FP-Growth algoritmaları Esper isimli olay akış motoruna eklenmiştir. Elde edilen sistem üzerinde bu iki algoritma kayan penceler ve LastFM sosyal müzik sitesi verileri kullanılarak karşılaştırılmıştır. Başarımı yüksek olan FPGrowth seçilerek gerçek-zamanlı ve kural-tabanlı bir tavsiye motoru oluşturulması sağlanmıştır. En önemli bulgularımız çevrimiçi kural çıkarımı sayesinde: (1) çevrimdışı kural çıkarımından çok daha fazla kuralın (2) çok daha hızlı ve etkin olarak ve (3) çok daha önceden hesaplanabileceği gösterilmiştir. Ayrıca müzik zevklerine uygun “George Harrison⇒The Beatles” gibi pekçok ilginç ve gerçekçi kural bulunmuştur. Sonuçlarımızın ileride diğer büyük veri analitik sistemlerinin tasarım ve gerçeklemesine ışık tutacağını ummaktayız. | tr |
dc.description.sponsorship | TÜBİTAK ; European Commission | |
dc.language.iso | eng | en_US |
dc.publisher | IEEE | en_US |
dc.relation | info:eu-repo/grantAgreement/EC/FP7/256537 | en_US |
dc.relation | info:turkey/grantAgreement/TUBITAK/109E194 | en_US |
dc.relation.ispartof | Signal Processing and Communications Applications Conference (SIU), 2013 21st | |
dc.rights | restrictedAccess | |
dc.title | Büyük veri problemlerine çözüm olarak veri akış madenciliği | en_US |
dc.title.alternative | Data stream mining to address big data problems | |
dc.type | Conference paper | en_US |
dc.peerreviewed | yes | en_US |
dc.publicationstatus | published | en_US |
dc.contributor.department | Özyeğin University | |
dc.contributor.authorID | (ORCID 0000-0002-6159-0484 & YÖK ID 43541) Arı, İsmail | |
dc.contributor.ozuauthor | Arı, İsmail | |
dc.identifier.wos | WOS:000325005300323 | |
dc.identifier.doi | 10.1109/SIU.2013.6531483 | |
dc.subject.keywords | Apriori | en_US |
dc.subject.keywords | Data stream mining | en_US |
dc.subject.keywords | FP-Growth | en_US |
dc.subject.keywords | Association rule mining | en_US |
dc.subject.keywords | Complex event processing | en_US |
dc.identifier.scopus | SCOPUS:2-s2.0-84880882823 | |
dc.contributor.ozugradstudent | Ölmezoğulları, Erdi | |
dc.contributor.authorMale | 2 | |
dc.relation.publicationcategory | Conference Paper - International - Institutional Academic Staff and Graduate Student |
Files in this item
Files | Size | Format | View |
---|---|---|---|
There are no files associated with this item. |
This item appears in the following Collection(s)
Share this page