Artımlı karışık-sürü mekân-zamansal eş-oluşum örüntü madenciliği
Incremental mixed-drove spatio-temporal co-occurrence pattern mining
Yazar: RAMAZAN TERZİ
Danışman: YRD. DOÇ. DR. METE ÇELİK
Erciyes Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Karışık-sürü mekân-zamansal eş-oluşum örüntü madenciliği (Karışık-Sürü MZÖ) aynı
mekân ve zaman dilimi içerisinde farklı türlere ait örnekler arasında sıklıkla meydana
gelen birliktelikleri keşfetmeyi amaçlar. Bu birlikteliklerin keşfedilmesi ekoloji, oyun,
halk sağlığı ve suç gibi bir çok uygulama alanında önem teşkil etmektedir.
Literatürde var olan mekân-zamansal eş-oluşum madenciliği algoritmaları genellikle
statik (sabit) veritabanları üzerinde örüntü bulmak için tasarlanmışlardır. Fakat bu
algoritma teknikleri, artımlı (dinamik, gerçek-zamanlı) mekân-zamansal veri kümeleri
içerisinden eş-oluşum örüntülerini çıkarmak için uygun değillerdir ve zamanla değişen
eş-oluşum örüntülerini bulmakta yeteri kadar etkili olamamaktadırlar. Artımlı eşoluşum
örüntü madenciliği, mekân-zamansal veritabanı değişikliğe uğradığında
(ekleme, silme, değiştirme) ya da kullanıcı tarafından verilen eşik değerlerinde bir
değişiklik olduğunda geçmiş bilgileri tutma ve kullanma becerisi sayesinde gereksiz
işlem maliyetini azaltır. Fakat artımlı karışık-sürü MZÖ gerçek-zamanlı ve sürekli veri
işlemleri yüzünden, mekân-zamansal örüntüleri ile bu örüntülerin örneklerini kendi veri
yapısında sakladığından ve aday örüntü sayısı tür sayısına bağlı olarak sürekli
arttığından dolayı işlem hacmi bakımından çok masraflıdır.
Bu çalışmada, karışık-sürü MZÖ örneklerini saklamak ve kullanıcı tarafından verilen
farklı parametrelere göre verimli bir şekilde örüntü çıkarmak için mekân-zamansal eşoluşum
önek ağacı (MZ Önek ağacı) isimli yeni bir veri yapısı önerilmiştir. Yapılan
deney sonuçları önerilen veri yapısı ve algoritmanın verimliliğini göstermektedir.

Abstract:
Mixed-drove spatio-temporal pattern (MDCOP) mining aims to discover subsets of object-types whose instances are often together in space and time. Discovering MDCOPs is important for several application domains such as, ecology, public health, and crime analysis. Existing algorithms mostly designed to mine patterns out of static (i.e. fixed) databases and are not suitable to mine incremental (i.e. dynamic) sapatio-temporal databases. They also are not efficient to mine patterns if the user-given values change. Incremental discovery of pattern reduces unnecessary computation by providing ability to use previous information while the database is being modified (by updates, insertion, or deletion) or the user-given threshold values are changed. However, mining MDCOPs incrementally is computationally very expensive because datasets are getting larger due to the continuous and real-time data process, storing co-occurrence pattern and their instances are challenging, and the set of candidate pattern is exponential in the number of object-types. We propose a new and novel index structure, called spatio temporal co-occurrence instance (STCI) to store MDCOP instances and to support mining MDCOPs efficiently for different user-given parameter settings. A novel and computationally efficient algorithm is also proposed for discovering MDCOPs incrementally. Experimental evaluations show efficiencies of the proposed index structure and algorithm