Nesnelerin internetinde sık geçen desen analizi
Frequent pattern analysis in the internet of things
Yazar: AMINA KOFRC
Danışman: PROF. DR. SUAT ÖZDEMİR
Gazi Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2020
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Nesnelerin İnterneti (Nİ), geleceğin teknolojileri arasında önemini sürekli yükseltmektedir. Ağ üzerinden verilerin aktarılmasını sağlayarak sensörler kullanılarak nesneler arasında iletişimin yanı sıra cihazlar arasında bağ kurulmaktadır. Sağlık, akıllı şehirler, ticaret, üretim ve taşımada geliştirilen Nİ'nin akıllı sistemlerinin birçok uygulaması veri akış madenciliği gibi zorluklarla uğraşmaktadır. Karmaşık büyük verinin (Big Data) daha kolay toplanması ve analiz işlemlerinin yapılması için Nİ yapay zeka (AI) ve makine öğrenimi (ML) ile işbirliği yapabilmektedir. AI ve ML, verilerin derinlemesinin anlaşılması ve performans verimliliğinin geliştirilmesi konusunda birçok Nİ uygulamasına destek vermektedir. Ayrıca üretilen veri sayısı hızla artan orana sahiptir, karmaşık hale geldiğinde ise analizleri kolaylaştıracak veri akış yazılımlara ihtiyaç duymaktadır. Bu çalışmanın amacı, gerçek dünyadaki bir Nİ veri akışı test yatağından eşsiz bir veri setinin Nİ veri akışlarını kullanarak sık geçen desen (FP) analizi yapmaktır. Bu çalışma, FP madenciliğine odaklanıp gerçek hayat problemlerinin çözümlenmesini amaçlayan çevre koşullarını ölçen sensörlerden 6 farklı veri değeri kullanmıştır. FP-akış ve ağırlıklı kayan pencere madenciliği (WMFP-SW) algoritmaları, tezin amacına ulaşmak için kullanılan modellerdir. En büyük katkı, karşılaştırmalı performans değerlendirmesi ile Apache Flink veri akış yazılımı kullanılarak başarı ile elde edilen FP'lardan gelmektedir. Elde edilen sonuçlar FP-akış algoritmanın WMFP-SW algoritmasından daha iyi performans kaydettiğini ve daha fazla sık desen elde ettiğini göstermiştir.

Abstract:
The Internet of Things (IoT), constantly raises its importance among the top technologies of the future. It connects devices and makes things talk to each other using sensors to transfer data over a network. Many applications of various intelligent IoT systems being developed in healthcare, smart cities, retail, manufacturing, transport deal with the challenge of mining data streams. The IoT can cooperate with artificial intelligence (AI) and machine learning (ML) for an easier complex (Big Data) collection and analysis operations. AI and ML aid many IoT applications in a deep understanding of data and improvement of performance efficiency. Furthermore, the number of producing data has a rapidly increasing rate, it becomes complex and requires real-time streaming tools for easier analysis. The goal of this work is to do frequent pattern (FP) analysis using the IoT data streams of a unique dataset from a real-world IoT testbed. This work focuses on FP mining using 6 different data values from sensors that measure environmental conditions aimed to provide real-life problem solutions. FP-stream algorithm and Weighted Mining Frequent Pattern over Sliding Window (WMFP-SW) algorithm are the models used to achieve the objectives of this study. The major contribution is the performance comparative evaluation and successfully mining FPs using Apache Flink real-time data analysis tool. The results showed that the FP-stream outperforms the WMFP-SW algorithm and mines more FPs in comparison to the WMFP-SW model.