USING GRAPHS IN MULTI RELATIONAL DATA MINING

Authors : Mahmut Iğde, Yusuf Kavurucu, Alev Mutlu

Pages : 19-33

View : 17 | Download : 7

Publication Date : 2016-01-20

Article Type : Other

Abstract :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.
Keywords : Konsept Keşfi, Grafik, Yol, Çok İlişili Veri Madenciliği, Tümevaran