Bilgi merkezi ve hizmetlerinde veri madenciliğinin kullanılabilirliği: Üniversite kütüphaneleri örneği
Usability of data mining in information center and services: The case of university libraries
Yazar: KORCAN DOĞAN
Danışman: PROF. DR. SACİT ARSLANTEKİN
Ankara Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Bilgi ve Belge Yönetimi Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2022
Konu: Bilgi ve Belge Yönetimi = Information and Records Management
Dizin: Büyük veri = Big data ; Kütüphane hizmetleri = Library services ; Makine öğrenmesi = Machine learning ; Sınıflandırma = Classification ; Veri madenciliği = Data mining ; Üniversite kütüphaneleri = University libraries

Özet:
Veri madenciliği farklı kaynaklardan toplanan büyük ölçekli verilerden örüntüler bulmak ve anlamlı sonuçlar çıkarabilmek için en önemli yöntemlerden biridir. Üniversite kütüphanelerinin de farklı kaynaklardan veri toplayabilmesi ve bu verilerden veri madenciliği ile anlamlı sonuçlar çıkarabilmesi için önemlidir. 
   Bu noktadan hareketle çalışmada "Üniversite kütüphanelerinin veri madenciliği tekniklerini kullanarak, kütüphane işlem ve hizmetlerinde yeni örüntüler elde etmesi ve bunları karar destek süreçlerine yansıtarak yeni hizmet modelleri geliştirmek için kullanabilmeleri mümkündür." ana hipotezi oluşturulmuştur.  
   Araştırmada kuramsal temelin oluşturulması amacı ile literatür taraması yapılmıştır. Bu aşamada veri madenciliği, veri madenciliği ile ilgili kavramlar, veri madenciliği modelleri, veri madenciliği süreçleri vb. kavramlar yapılan ulusal ve uluslararası çalışmalar doğrultusunda incelenmiş, üniversite kütüphaneleri ve diğer bilgi merkezlerinde veri madenciliğinin kullanım alanlarına ve uygulamalarına yer verilmiştir. 
   Araştırmanın uygulama kısmında, ilk olarak kütüphane kullanıcılarının veri tabanı kullanımlarına ilişkin birliktelik kuralı oluşturulması amaçlanmıştır. İkinci olarak ise kullanıcılara ilişkin oluşturulan hipotetik verilere dayanarak veri tabanı önerilmesi amaçlanmıştır. Bu amaçla kütüphane kullanıcılarının veri tabanı kullanımlarını etkileyecek değişkenler belirlenmiştir.  Çalışma alanında bir yenilik olarak diğer değişkenlerin ağırlıklandırılması ile "Kullanıcı Araştırma Puanı" formülü oluşturulmuştur. Elde edilen bu değişkenler için araştırma evrenini oluşturmak amacıyla simülasyon tekniği ile oluşturulan iki farklı hipotetik veri kümesi için veri madenciliğinde sınıflandırma ve birliktelik kuralı yöntemleri uygulanmıştır.  
   Araştırma sonucunda veri madenciliği süreciyle elde edilen bulgulara ve değerlendirmelere yer verilmiş, ana hipotez ve alt hipotezler doğrulanmıştır.

Abstract:
Data mining is one of the most important methods to find patterns and draw meaningful conclusions from big data collected from different sources. It is important for university libraries to collect data from different sources and to draw meaningful results from this data by data mining.
   In this context, the main hypothesis in the study is: "It is possible for university libraries to obtain new patterns in library operations and services by using data mining techniques and to use them to develop new service models by reflecting them in decision support processes."
   A literature review is conducted to establish the theoretical basis of the research. At this stage, nationwide and international studies including the concepts related to data mining, data mining, data mining models, data mining processes, etc. are examined. The areas of utilization and applications of data mining are included in university libraries and other information centers.
   In the application part of the research, the primary aim is to create an association rule regarding the database usage of the library users. On the other hand, the secondary aim is, proposing a database based on the hypothetical data created for the users. For this purpose, variables that will affect the database usage of library users is determined. As an innovation in the study, the "User Research Score" formula is created by weighting the other variables. For these variables, the research population is hypothetically created with a simulation technique. Classification and association rule methods are applied in data mining for two different hypothetical datasets.
   As a result of the research, the findings and evaluations obtained through the data mining process are presented, and the main hypothesis and sub-hypotheses are confirmed.