Show simple item record

dc.contributor.authorÖlmezoğulları, Erdi
dc.contributor.authorArı, İsmail
dc.contributor.authorÇelebi, Ö. F.
dc.contributor.authorErgüt, S.
dc.date.accessioned2014-08-25T11:59:52Z
dc.date.available2014-08-25T11:59:52Z
dc.date.issued2013
dc.identifier.isbn978-1-4673-5561-2
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/10679/508
dc.identifier.urihttp://ieeexplore.ieee.org/xpl/articleDetails.jsp?arnumber=6531483
dc.descriptionDue to copyright restrictions, the access to the full text of this article is only available via subscription.
dc.description.abstractGünümüzde 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.sponsorshipTÜBİTAK ; European Commission
dc.language.isoengen_US
dc.publisherIEEEen_US
dc.relationinfo:eu-repo/grantAgreement/EC/FP7/256537en_US
dc.relationinfo:turkey/grantAgreement/TUBITAK/109E194en_US
dc.relation.ispartofSignal Processing and Communications Applications Conference (SIU), 2013 21st
dc.rightsopenAccess
dc.titleBüyük veri problemlerine çözüm olarak veri akış madenciliğien_US
dc.title.alternativeData stream mining to address big data problems
dc.typeConference paperen_US
dc.peerreviewedyesen_US
dc.publicationstatuspublisheden_US
dc.contributor.departmentÖzyeğin University
dc.contributor.authorID(ORCID 0000-0002-6159-0484 & YÖK ID 43541) Arı, İsmail
dc.contributor.ozuauthorArı, İsmail
dc.identifier.wosWOS:000325005300323
dc.identifier.doi10.1109/SIU.2013.6531483
dc.subject.keywordsApriorien_US
dc.subject.keywordsData stream miningen_US
dc.subject.keywordsFP-Growthen_US
dc.subject.keywordsAssociation rule miningen_US
dc.subject.keywordsComplex event processingen_US
dc.identifier.scopusSCOPUS:2-s2.0-84880882823
dc.contributor.ozugradstudentÖlmezoğulları, Erdi
dc.contributor.authorMale2
dc.relation.publicationcategoryConference Paper - International - Institutional Academic Staff and Graduate Student


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record


Share this page