Sık alt çizge madenciliği algoritmalarının kullanım alanları ve uygulanabilirliği
Application areas and usage of frequent subgraph mining algorithms
Yazar: MEHMET SERDAR GÜR
Danışman: PROF. DR. MUSTAFA ÇETİN
Aydın Adnan Menderes Üniversitesi / Sosyal Bilimler Enstitüsü / Yönetim Bilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2023
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Yönetim Bilişim Sistemleri = Management Information Systems
Dizin: Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Çizge madenciliği, veri madenciliğinin bir alt dalıdır ve veri tabanını çizge olarak
ifade eder. Çizgeler, veri madenciliğinin birçok alanında güçlü veri yapıları olarak
kullanılır. Özellikle son yıllarda, çizge madenciliği konusuna olan ilgi giderek artmaktadır.
Bunun bir nedeni, sosyal medyanın yükselişi ve tıbbi araştırmaların bilgisayar ortamına
taşınmasıyla birlikte yapılandırılmış veri yapılarına olan ihtiyacın artması ve
araştırmacıların önemli bilgilere olan talepleridir. Yapılandırılmış veri kümelerinde, tekrar
eden altyapıların kaldırılmasıyla veriler yorumlanabilir ve genelleştirilebilir. Aynı zamanda,
bir bilgi alanında çalışan bir kullanıcı, önceden tanımlanmış bir türde veya bu alana özgü
altyapılarda arama yapar. Çizge veri tabanı sayesinde nesneler arasındaki ilişkiler ortaya
çıkarılır. Çizge veri tabanı, düğümlerden ve kenarlardan oluşur, düğümler nesneleri temsil
ederken, kenarlar nesneler arasındaki ilişkileri ifade eder. Çizge veri tabanı, birçok küçük
çizgeden veya tek bir büyük çizgeden oluşabilir. Birçok küçük çizgeden oluşan veri tabanı
işlemsel çizge veri tabanı olarak adlandırılırken, tek bir büyük çizgeden oluşan veri tabanı
tek bir büyük çizge veri tabanı olarak adlandırılır. Çizge veri tabanları, kimyasal bileşenler,
genetik yapılar, bilgisayar ağları, sosyal medya gibi farklı disiplinlerden gelen verilerin
ifade edilmesine olanak sağlar.
Sık alt çizge madenciliği, büyük veri kümelerinde tekrar eden desenleri ve önemli
ilişkileri keşfetmek amacıyla kullanılan bir veri madenciliği tekniğidir. Bu teknik, veri
kümesinde sıklıkla tekrarlanan alt çizgeleri bulmak için özel algoritmalar ve yöntemler
kullanır. Sık alt çizgeler, veri kümesinde belirli bir sıklık eşiğini geçen ve anlamlı desenler
taşıyan çizgelerdir. Sık alt çizge madenciliği, farklı alanlarda çeşitli uygulama alanlarına
sahiptir. Örneğin, veri tabanı yönetimi, sosyal ağ analizi, biyoinformatik ve çizge analizi
gibi alanlarda sık alt çizge madenciliği önemli bir rol oynar. Bu teknik, veri kümesinde tekrar eden desenleri belirleyerek işletmelerin daha iyi kararlar almasını sağlar, pazarlama
stratejilerini optimize eder, ağ yapısını analiz eder ve biyolojik verilerde önemli bilgileri
ortaya çıkarır. Sık alt çizge madenciliği, terabaytlarca bilgi üzerinde analiz yapabilir ve
verinin ilişkilerini, değiştiğinde ve geliştiğinde bile koruyabilir. Bu nedenle, çizge veri
tabanları sık alt çizge madenciliği için etkili bir araç sağlar.
Bu çalışmanın amacı, sık alt çizge madenciliğinin nasıl ortaya çıkarılabileceği, sık alt
çizgelerin nasıl keşfedilebileceği ve bu çizgelerin kurumlar ve araştırmacılar için nasıl
değerli hale getirilebileceğini araştırmaktır.
Çalışma üç aşamadan oluşmaktadır. İlk aşamada, gerçek dünya verilerinin çizge veri
tabanına dönüştürülmesi gerçekleştirilmiştir. İkinci aşamada, oluşturulan çizge veri
tabanından sık alt çizgelerin keşfedilmesi sağlanmıştır. Üçüncü aşamada ise, bu sık alt
çizgelerin bilgisel olarak önem derecelerinin kanıtlanması gerçekleştirilmiştir.
Ayrıca, literatürde yer alan işlemsel çizge veri tabanı için önceden geliştirilmiş
güncel bir sık alt çizge algoritması olan GSPAN algoritması, örnek bir vaka üzerinde
uygulanır. Örnek vaka olarak, IMDb internet sitesinden 2000-2022 yılları arasında vizyona
giren Türk filmleri ve bu filmlerin özellikleri kullanılır. IMDb veri tabanı, işlemsel veri
tabanı şeklinde çizge veri tabanına dönüştürülür. Oluşturulan işlemsel veri tabanı üzerinde
GSPAN (referans) algoritması çalıştırılmış ve sık alt çizgeler ortaya çıkarılmıştır.

Abstract:
Graph mining is a subfield of data mining that represents the database as a graph.
Graphs are powerful data structures used in various domains of data mining. In recent years,
there has been a growing interest in graph mining. This can be attributed to the rise of social
media, the digitization of medical research, and the increasing need for structured data in
different disciplines. In structured data sets, the removal of repetitive infrastructure allows
for interpretation and generalization of the data. Furthermore, users in a specific knowledge
domain search for predefined types or domain-specific infrastructures. Graph databases
reveal relationships between objects, where nodes represent objects and edges represent
relationships between them. A graph database can consist of many small graphs or a single
large graph. A database consisting of many small graphs is referred to as an operational
graph database, while a database consisting of a single large graph is referred to as a single
large graph database. Graph databases facilitate the representation of data from various
disciplines such as chemical compounds, genetic structures, computer networks, and social
media.
Frequent subgraph mining is a data mining technique used to discover repeated
patterns and significant relationships in large data sets. This technique employs specialized
algorithms and methods to identify frequently occurring subgraphs in the data set. Frequent
subgraphs are graphs that surpass a certain frequency threshold in the data set and carry
specific patterns of meaning. Frequent subgraph mining has diverse application areas. For
instance, it plays a crucial role in database management, social network analysis,
bioinformatics, and graph analysis. This technique enables businesses to make better
decisions by identifying recurring patterns in the data, optimizing marketing strategies,
analyzing network structures, and revealing important information in biological data. Frequent subgraph mining can analyze terabytes of information and preserve data
relationships even when they change and evolve. Therefore, graph databases provide an
effective tool for frequent subgraph mining.
The objective of this study is to explore how frequent subgraph mining can be
applied, how frequent subgraphs can be discovered, and how these subgraphs can be
valuable for organizations and researchers. The study consists of three stages. In the first
stage, real-world data is transformed into a graph database. In the second stage, frequent
subgraphs are discovered from the generated graph database. In the third stage, the
informational significance of these frequent subgraphs is validated.
Furthermore, a state-of-the-art frequent subgraph mining algorithm, GSPAN,
specifically designed for operational graph databases, is applied to a sample case. The IMDb
website is used as the sample case, specifically focusing on Turkish films released between
2000 and 2022 and their properties. The IMDb database is transformed into an operational
graph database. The GSPAN algorithm (reference) is then executed on the operational graph
database, resulting in the discovery of frequent subgraphs.