Implementation of data mining techniques in cloud computing
Bulut bilişimde veri madenciliği tekniklerinin geliştirilmesi
Yazar: PELİN YILDIRIM
Danışman: YRD. DOÇ. DR. DERYA BİRANT
Dokuz Eylül Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2015
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Son yıllarda teknolojide meydana gelen yenilikler ve gelişmeler sebebi ile veri miktarında oldukça büyük artış gözlenmektedir. Her gün dünya genelinde milyonlarca veri üretilmekte ve verilerin boyutları terabaytlardan petabaytlara kadar ulaşmaktadır. Bu durum, büyük ve karmaşık veriler üzerinden gizli anlamsal bilgilerin çıkarılması zorunluluğunu beraberinde getirmiştir. Dolayısıyla, bu tez potansiyel yararlı bilgilerin, büyük veri tabanlarından veri madenciliği teknikleri kullanılarak keşfedilmesi üzerine yoğunlaşmaktadır.
Yüksek boyuta sahip verilerin saklanması, bu veriler üzerinde analitik işlemlerin gerçekleştirilerek istenen yararlı bilgiye ulaşılması ve geleceğin tahminlenmesi maliyetli ve zor bir işlemdir. Bu sebeple, bu tezde, büyük miktarda veri üzerindeki bulut bilişim tabanlı bilgi keşfi operasyonları etkin, düşük maliyetli ve her yerden ulaşılabilir bir şekilde gerçekleştirilmektedir.
Bu tezde veri madenciliği ve bulut bilişim kavramlarından bahsedilmiş ve kullanılan veri madenciliği metotları açıklanmıştır. Sınıflandırma, kümeleme ve birliktelik kuralı analizi metotlarının farklı veri setleri üzerinde uygulanması amacıyla DMCC isimli bir sistem geliştirilmiş ve bulut ortamında barındırılmaktadır.  
Bu tez aynı zamanda Naive Bayes sınıflandırıcı için farklı sayısal olasılık dağılım teknikleri ve farklı dağılım türlerini farklı nitelikler üzerinde uygulayarak sınıflandırma için yeni bir yaklaşım sunan NBC4D isimli yeni bir method önermektedir. Deneysel sonuçlar gösteriyor ki, önerilen metot sadece tek dağılım türünün kullanımı ile kıyaslandığında gerçek veri setleri üzerinde başarıya sahiptir.

Abstract:
By reason of the fact that innovations and developments are occurred in technology of late years, massive increase of data amount is monitored. Millions of data are produced around the world daily and size of data reach from terabytes to petabytes. This situation brings necessity of finding hidden and semantic information from huge and complex data with it. Therefore, this thesis focusses on the discovery of potentially useful knowledge from large databases by using data mining techniques.
Storing large sized data, reaching desired useful information by applying analytical operations on data and predicting future are costly and difficult processes. For this reason, in this thesis, cloud computing based knowledge discovery operations on huge amount of data is performed efficiently, affordable and accessible in everywhere.
In this thesis, data mining and cloud computing concepts are mentioned and used data mining methods are explained. A novel system called DMCC was developed and hosted on cloud platform to apply classification, clustering and association rule mining techniques on different data sets.
This thesis also proposes different continuous probability distribution techniques for Naive Bayes classification and a novel method named NBC4D which offers a new approach for classification by applying different distribution types on different attributes. The experimental results show that our proposed method has success on real-world datasets when compared with the usage of only one distribution type.