Negatif faydaya sahip veri kümelerinde yüksek ortalama faydalı örüntü madenciliği için tekniklerin geliştirilmesi
Developing techniques for high average utility pattern mining in datasets with negative utility
Yazar: AYŞE ERDOĞMUŞ
Danışman: DOÇ. DR. METE ÇELİK ; DR. ÖĞR. ÜYESİ İRFAN YILDIRIM
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2024
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Geleneksel yüksek ortalama faydalı öge kümesi madenciliği (YOFÖM) algoritmaları
yalnızca pozitif faydaya ögeler içeren artımlı olmayan veri kümelerine uygulanabilir.
Ancak gelişen teknoloji ile son zamanlarda sensörler ve POS cihazları gibi birçok veri
kaynağı gerçek zamanlı ve artımlı olarak veri üretmektedir. Bu nedenle gerçek zamanlı
artımlı veriler üreten sistemlerde yürütme süresini ve bellek kullanımını azaltmak büyük
önem taşımaktadır. Geleneksel YOFÖM algoritmaları gerçek verileri sadece pozitif harici
faydaya sahip olarak kabul ettiği için negatif faydaya sahip veri kümeleri üzerinde
çalışırken güncel, anlamlı öge kümelerini tam olarak bulamayabilmektedirler. Ayrıca
gerçek zamanlı sistemlerde yüksek ortalama faydalı öge kümelerini (YOFÖK) daha hızlı
ve daha az bellek kullanarak tespit etmek için daha verimli üst sınırlara ihtiyaç vardır. Bu
tez çalışmasında, bu eksikleri gidermek amacıyla negatif faydalı ögeler içeren artımlı veri
kümeleri üzerinde yüksek ortalama faydalı öge kümelerini keşfeden liste tabanlı ve kayan
pencere tabanlı YOFÖM üzerine çalışılmıştır. Önerilen algoritmanın performansı
literatürde kayan pencere modeli kullanan YOFÖM algoritmasının performansı ile
karşılaştırılmıştır. Deneylerde sadece pozitif faydaya sahip ögelerden oluşan veri
kümeleri ve hem pozitif hem negatif faydalı ögelerden oluşan veri kümeleri üzerinde
yürütme süresi, bellek kullanımı ve incelenen uzantı sayısı deneyleri gerçekleştirilmiştir
ve önerilen algoritmadan başarılı sonuçlar elde edilmiştir.
Anahtar Kelimeler: Yüksek Ortalama Faydalı Öge Kümesi Madenciliği, Kayan Pencere
Modeli, Artımlı Veri Kümesi, Veri Madenciliği, Negatif Fayda

Abstract:
Traditional high average utility pattern mining (HAUPM) algorithms can only be applied
to non-incremental datasets containing only positive items. However, with the developing
technology, many data sources such as sensors and POS devices have recently been
generating data in real-time and incrementally. Therefore, it is of great importance to
reduce execution time and memory usage in systems that generate real-time incremental
data. However, traditional HAUPM algorithms cannot find recent and, meaningful
itemsets when working on stream data because they only consider real data as having
positive external utility. More efficient upper bounds are needed to detect high average
utility itemsets (HAUIs) in real-time systems faster and using less memory. In order to
overcome these shortcomings, in this study, a list-based and sliding window-based
negative HAUPM that discovers high average utility itemsets on incremental data
containing negative utility items is studied and a sliding window model is used. The
performance of the proposed algorithm is compared with that of HAUPM using a sliding
window model. In the experiments, execution time, memory usage, and number of
extensions examined were tested on datasets with only positive items and on datasets with
both positive and negative utility items and the proposed algorithm presented successful
results.
Keywords: High Average Utility Itemset Mining, Sliding Window Model, Incremental
Dataset, Data Mining, Negative Utility