Üniversite kütüphanesi verileri üzerinde veri madenciliği yöntemlerinin uygulanması
Application of data mining methods on university library data
Yazar: AHMET GÖKHAN GÜREL
Danışman: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERTUĞRUL ERGÜN
Afyon Kocatepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / İnternet ve Bilişim Teknolojileri Yönetimi Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2019
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Günümüzde her alanda üretilen verilerin çoğu yapılandırılmamış biçimde veri yığını olarak veri tabanlarında veya veri ambarlarında tutulmaktadır. Bu durum büyük miktardaki veriden bilginin çıkarılmasını zorlaştırmaktadır. Akademik kütüphanelerde kullanıcı ile ilgili yapılandırılmamış büyük miktarda verinin yönetimi de zor ve önemli
hale gelmiştir. Bu bağlamda veri madenciliği yöntemleri kullanılarak üniversite kütüphanesinde öğrencilerin kitap alma davranışları üzerinde çalışmalar yapılması önemli hale gelmiştir. Bu çalışmada, Afyon Kocatepe Üniversite kütüphanesinden alınan veri setinde öğrencilerin cinsiyet, yaş, bölüm, sınıf gibi bilgileri ve hangi kitapları aldıkları, alınan kitapların ne kadar süre onlarda kaldığı gibi bilgiler veri olarak kullanılarak, veri madenciliği yöntemleri çalıştırılmıştır. Öncelikle ham verilerin temizlenme aşamaları ele alınarak, gereksiz verilerin çıkartılması, işe yarar verilerin analizlere aktarılması sağlanmıştır. Düzensiz ve karmaşık haldeki ham veriler düzenlenip, homojen kümeler oluşturularak verilerin anlamlı ve ilişkilendirilebilir hale getirilmesi hedeflenmiştir.
Model seçimi aşamasında veri madenciliğinin sınıflandırma ve kümeleme algoritmaları uygulanmıştır. Daha sonra Weka programı yardımıyla öğrencilerin bölüm, fakülte/enstitü, iade gün sayısı ve alınan kitabın türü kriter olarak kullanılarak sonuçlar görselleştirilmiştir. Aynı zamanda veriler, sınıflandırma ve kümeleme algoritmalarından
çalışmanın amacına en uygun olan algoritmalar kullanılarak incelenmiştir. Bu araştırma sonunda, öğrencilerin kitap alma davranışları incelenmiş, bölümlerine göre hangi kitapları tercih ettikleri, hangi derslerde daha çok araştırma yapıldığı, alınan kitapların birbirleri ile karşılaştırılması ve üniversite genelinde bölüm ve fakültelere göre
kitapların dağılımı gibi istatistiksel sonuçların grafiklerle gösterilmesi sağlanmıştır. Bu çalışma sonunda elde edilen bilgi ve örüntülerle geliştirilebilecek kitap önerisi sistemleri, yoğun kullanıcılı ve büyük hacimli kitaba sahip üniversite kütüphaneleri için çözümlerden biri haline gelebilir. Aynı zamanda geliştirilebilecek bir kullanıcı profili ödünç alma sistemine dayalı bir kütüphanede kitap öneri sistemi kullanmak kitap erişimini kolaylaştırabilecektir.

Abstract:
Today, most of the data generated in each field is stored in databases or data warehouses as a data stack in unstructured form. This makes it difficult to extract information from large amounts of data. Management of large unstructured amounts of user-related data in academic libraries has also become difficult and important. In this context, it has become important to conduct studies on students ' book-borrow behavior in the university library
using data mining methods. In this study, data mining methods were used in the data set taken from the University
Library by using information such as gender, age, department, class and which books were taken and how long the books were kept in them. First of all, the steps of cleaning up the raw data, removing unnecessary data and transferring the useful data to the analysis were provided. It is aimed to make the data meaningful and relatable by organizing raw data in irregular and complex states and creating homogeneous sets. Classification and clustering algorithms of data mining were applied during the model selection phase. Later, with the help of the weka program, the results were visualized using the students ' department, faculty/Institute, number of return days and the type of book received as criteria. At the same time, the data was studied using algorithms that best fit the purpose of the study from classification and clustering algorithms. At the end of this research, students ' book borrow behavior was examined, which books they preferred according to their departments, which courses were more researched, comparison of the books received with each other and the distribution of the books according to departments and faculties throughout the university, such as statistical results were shown with graphics. Book proposal systems that can be developed with the information and patterns obtained at the end of this study may become one of the solutions for university libraries with large volumes of books with intensive users. Using a book recommendation system in a library based on a user profile borrowing system that can also be developed will facilitate book access.