Bulanık dilsel özetlemenin olasılıklı belirsizliği dikkate alan bir genişlemesi
An extension of fuzzy linguistic summarization considering probabilistic uncertainty
Yazar: SENA AYDOĞAN
Danışman: DOÇ. DR. DİYAR AKAY
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
Dilsel özetleme tanımlayıcı amaçlı veri madenciliği tekniklerinden birisidir. Büyük hacimdeki sayısal verinin doğal dil temelli insanların kolayca anlayabileceği bir yapıda ifade edilmesini sağlar. Gerçek dünya bilgisi çeşitli belirsizlikler içerir ve olasılık teorisi, olabilirlik teorisi veya kanıt teorisi gibi sıklıkla tercih edilen yöntemlerle modellenir. Mühendislik, ulaşım, karar verme gibi alanlarda birden fazla belirsizlik çeşidi bir arada bulunur ve bu farklı belirsizliklerin birlikte modellenmesi bilgiyi daha doğru yansıtacağından önemlidir. Z-sayısı hem olasılığı hem olabilirliği dikkate alan yeni bir kavramdır. Z-sayısı iki bileşenden oluşur, (A,B). A değişkenin değerini bir bulanık küme ile ifade ederken, B A'nın kesinliğini yine bir bulanık küme ile gösterir. Dilsel özetleme yönteminde en önemli adım elde edilen özetin doğruluk derecesinin hesaplanmasıdır. Z-sayısında B'nin A'yı sağlama derecesi dilsel özetlemedeki doğruluk derecesi hesaplamasıyla çok benzerdir. Literatürde dilsel özetlerin değerlendirilmesi için skalar ve bulanık kardinalite temelli yöntemler geliştirilmiştir. Ancak farklı belirsizliklerin bir arada olduğu verilerin özetlenmesinde kullanılacak bir yöntem mevcut değildir. Bu nedenle dilsel özetleme ve Z-sayısı benzerliğinden yola çıkılarak dilsel özetlerin değerlendirilmesinde olasılık ve olabilirlik teorisini bir arada kullanan Z-sayısı temelli yeni bir yaklaşım önerilmiştir. Önerilen yaklaşımda tip-II niceleyici cümleler için farklı değişkenlere ait ortak olasılık dağılımını elde etmede kopulalardan faydalanılmıştır. Veritabanındaki değişkenler arasındaki korelasyon da, örneğin, bağımsız, pozitif ilişkili veya negatif ilişkili, hesaplamaya kopula kullanımı ile dâhil edilmiştir. Önerilen yöntem örnek bir verisetinde test edilmiş ve mevcut dilsel özetleri değerlendirme yöntemleri ile karşılaştırılmıştır.

Abstract:
Linguistic summarization is one of the data mining techniques for descriptive purposes. It provides to express large volumes of data in natural language based forms that could be easily understood by humans. The real world information covers various forms of uncertainties and is typically modeled with the preferred methods such as probability theory, possibility theory or evidence theory. In areas such as engineering, transportation and decision-making, there is apparently more than one variety of uncertainty at hand, and joint modeling of distinct uncertainties is important to reflect the information more accurately. Z-number is a new concept taking into account both probability and possibility. A Z-number consists of two components, (A,B). A represents the value of the variable with a fuzzy set and B represents the certainty of A with also a fuzzy set. Most important step in linguistic summarization is to determine the truth degree of the generated summary. The degree to which A satisfies B in Z-number concept is very similar with the calculating the truth degree in linguistic summarization. In literature, various methods have been proposed for linguistics summarization based on scalar cardinality and fuzzy cardinality. However, there isn't any method for linguistic summarization in which different uncertainties exist together in the data. Hence, starting from the similarity between linguistic summarization and Z-number, a new method for linguistic summarization based on Z-number, considering probabilistic and possibilistic uncertainties together, is proposed. In the proposed method, the copulas are employed to obtain the joint probability distribution of the different variables for type-II quantified sentences. The correlation, i.e., independent, positive correlated or negative correlated, between the variables in the database is also incorporated in the computations with copulas. The proposed method is tested on a sample dataset and compared with the existing methods in the literature.