Head Output Connected ilişkiler için çizge tabanlı bir kavram keşif sistemi
A graph based concept discovery system for Head Output Connected relations
Yazar: NURAN PEKER
Danışman: YRD. DOÇ. DR. ALEV MUTLU
Kocaeli Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2017
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
Bilgi çağı olarak adlandırılan günümüz dünyasında, teknolojik gelişmelere paralel olarak bilgiyi depolayan araçların ucuzlaması ve yaygınlaşması, artan miktarda bilginin depolanması ile sonuçlanmıştır. Hemen her alanda depolanan bu bilgiye hızlı ve güvenilir bir şekilde erişim, gerek bireysel gerek kurumsal bazda artan bir önem kazanmaktadır. Özellikle devlet kurumları, bankalar, hastaneler, okullar, şirketler vb. için bilgiyi saklama ve bilgiye hatasız bir şekilde erişme hayatî önem arz etmektedir. Bu tür kurumlar verileri büyük veri tabanlarında saklar. Veri tabanlarında saklanan bu bilgiye erişim söz konusu olduğunda, veri madenciliği kavramı ön plâna çıkmaktadır. Veri madenciliği, veri tabanlarından bilgi keşif sürecinin bir adımı olarak, bilgi yığınları arasından anlamlı ve kullanışlı bilginin elde edilmesi olarak tanımlanabilir. 
Çok ilişkili veri madenciliği, birbiriyle ilişkili verilerin ayrı tablolarda tutulduğu veri tabanlarından, bilgiyi bulup çıkarma işlemidir. Bu alanda TMP tabanlı yaklaşımlar sıklıkla kullanılmaktadır. Çizgeler, bu tür verileri göstermeye çok elverişli yapılar olduğu için, bu alandaki kullanımları giderek artmaktadır.
Kavram keşfi, çok ilişkili veri madenciliğinin önemli uğraş alanlarından biridir. Kavram keşfinde, hedef kavram olarak adlandırılan ilişkinin, veri tabanında arkaplân bilgisi olarak tutulan diğer bazı ilişkiler cinsinden en iyi tanımının bulunması amaçlanır. 
Bu tez çalışmasında, öncelikle çok ilişkili veri madenciliği temel hatlarıyla anlatılmakta ve kavram keşif probleminde yapılan TMP ve çizge tabanlı çalışmalar hakkında detaylı bilgiler verilmektedir. Daha sonra, çizge madenciliğinin yol bulma tabanlı yaklaşımı kullanılarak, Head Ooutput Connected (HOC) sınıfına ait kavram tanımlayıcıların bulunduğu bir kavram keşif sistemi tanıtılmaktadır.

Abstract:
In today's world, which is called information age, the cheaper and widespread use of tools that store information in parallel with technological developments has resulted in the storage of increasing amounts of information. This information, which is stored on almost every field, gradually gains fast and reliable access, both on an individual and institutional basis. Especially for government agencies, banks, hospitals, schools, companies, etc. it is vitally important to store and access the information without errors. Such institutions store data in large databases. In the case of this information which is stored in databases needs to accessed, the concept of data mining becomes crucial. Data mining, as a step in the knowledge discovery process from the databases, can be defined as the acquisition of meaningful and useful knowledge from the heaps of information.
Multi-relational data mining is the process of finding and extracting interrelated data from databases those are kept in separate tables. TMP based approaches are often used in this area. Since graphs are very convenient tools to show such data, their use in this area is continuously increasing. 
Concept discovery is one of the most important study areas of multi-relational data mining. In concept discovery, it is aimed to find the best definition of the relation, which is called the target concept, in terms of some other relations held in the database as background knowledge.
In this thesis study, firstly multi-relational data mining is explained with basic lines and detailed information is given about TMP and graph-based studies in concept discovery problem. Then, using the path finding-based approach of graph mining, a concept discovery system is introduced in which concept identifiers belonging to the Head Output Connected (HOC) class.