Tarımsal veri madenciliğinde aprıorı birliktelik kuralının uygulanması
Use of apriori algorithm for discovering association rules in agricultural data mining
Yazar: FİGEN YILDIZ
Danışman: PROF. DR. ZEYNEL CEBECİ
Çukurova Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Zootekni Ana Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2018
Konu: Ziraat = Agriculture ; İstatistik = Statistics

Özet:
Birliktelik kuralı madenciliği, transaksiyon veritabanlarındaki ögeler arasındaki yaygınlık, desenleri, ilişkileri, birliktelikleri veya nedensel yapıları bulmaya yönelik tekniklerden oluşur. Bir transaksiyon verisetindeki diğer ögelerin oluşumlarına dayanarak belirli bir ögenin oluşumunu tahmin etmeyi sağlayan kurallara birliktelik kuralı denilmektedir. Bir öge grubu arasında sık tekrarlanan desenleri ve birlikte oluşları saptamak için önemli bir araçtır. 
Bu tez çalışmasında, birliktelik kuralları madenciliği tanıtılarak tarım ve ilgili bilimlerdeki kullanımı gösterilmektedir. Araştırma materyali olarak bir yumurta kalite özellikleri veriseti kullanılmıştır. Sürekli değişkenlerden oluşan verisetinde kayıp değer imputasyonu ve ayrıklaştırma gibi veri önişleme (preprocessing) adımları uygulanmıştır. Değişkenler arasındaki kuralları saptamak için Apriori algoritması kullanılmıştır. Toplam 4320 kayıt ve 15 değişkenden oluşan verisetinde yapılan analizler sonucunda toplam 349 kural saptanmıştır. Kurallar çeşitli görselleştirme teknikleriyle incelenmiş ve yorumları yapılmıştır. Destek, güven ve kaldıraç değerlerine göre önemli kurallar belirlenmiştir. Sonuçlara göre yumurta kalite özellikleri arasında V1=1, V3=6 ⇒ V2=2, V2=23, V3=23 ⇒ V1=24, V5=10 ve V3=12, V14=11 ⇒ V9=5 kurallarının diğerlerinden önemli oldukları saptanmıştır. Bu durumda ilk kural yumurta ağırlığı değişkeni [47.7, 48.6) ve yumurta uzunluğu değişkeni [52.6, 53.0) sürekli değer aralığında olduğunda yumurta genişliği [40.0,40.2) sürekli değer aralığında olacaktır.

Abstract:
Association rule mining consists of the techniques related to finding frequent patterns, associations, correlations, or causal structures among sets of items in transaction databases. Association rules are the rules which aim to predict the occurrence of a specific item based on the occurrences of the other items in a given set of transactions. It is an important tool for finding frequent patterns and co-occurring associations among a collection of items. 
In this study, an egg quality traits dataset was used as an experimental dataset. Data preprocessing consisting of missing values imputation and discretization was ran on the dataset because before association rules mining requires complete data with discrete features. Apriori algorithm was used in order to obtain the rules among the features. Totally 349 rules were determined on the examined dataset which contains 15 features for 4320 eggs. In order to determine the important ones, the obtained rules were reviewed and also visually inspected for their support, confidence and lift values. According to the results, the first important rules were determined as V1=1, V3=6 ⇒ V2=2; V2=23, V3=23 ⇒ V1=24; V5=10, V3=12, V14=11 ⇒ V9=5. İn this case the first rule states that the egg weight [47.7, 48.6) and length variables [52.6, 53.0) are in the continuous value range, then the egg width [40.0, 40.2) will also be in the continuous value range