Yapay bağışıklık sistem tabanlı algoritma ile aykırı değer tespiti
Outlier detection by using an artificial immune system-based algorithm
Yazar: MEHMET GÜÇLÜ
Danışman: DOÇ. DR. BANU DİRİ
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2012
Konu: Bilim ve Teknoloji = Science and Technology

Özet:
Aykırı değer tespiti; kredi kartı sahtekarlık tespiti, ağ saldırı tespiti, çok boyutlu verilerde hataların ayıklanması, veri trafiğinde sistem yükünün hafifletilmesi gibi birçok alanda başarıyla uygulanan metince zengin bilgice fakir mantığını referans alan bir veri madenciliği metodolojisidir.Çok boyutlu veri kümelerinde aykırı değerleri tespit etmek oldukça zordur. Aykırı değerleri teşhis etmede etkili olabilecek birçok algoritma olmasına rağmen, bu algoritmalardan birçoğu geniş ve büyük boyutlu veri kümeleri için kullanışsız olmaktadır. Verilerdeki örnek ve özellik sayısı arttıkça veri madenciliği metotlarının aykırı veri tespit etmedeki başarıları da düşmektedir. Bu tez çalışmasında, veri kümelerinde aykırı değerleri büyük bir oranda teşhis edebilen ve diğer metotlara göre daha etkin çözümler üretebilen Yapay Bağışıklık Sistem Paradigmasından yararlanılan bir algoritma kullanılmıştır. Algoritma, ikisi gerçek hayattan alınmış, diğeri rastgele değerlerle oluşturulmuş üç veri kümesi üzerine uygulanmıştır. Algoritmanın performansı, k - En Yakın Komşuluk Algoritması, Uzaklık Tabanlı Aykırı Değer Tespit Algoritması ve Kutu Grafik yöntemlerinin aykırı değer tespit etmedeki başarısı ile karşılaştırılmıştır. Elde edilen sonuçlar kıyaslandığında, aykırı değer tespit etmede Yapay Bağışıklık Sistem Tabanlı algoritmasının daha iyi sonuçlar verdiği ve daha düşük hata oranı ile çalıştığı görülmüştür.

Abstract:
Outlier detection, which is applied successfully in many fields such as credit card fraud detection, network intrusion detection, extracting errors from multi-dimensional data and easing the burden of big data systems, is a data mining methodology which follows the principle of textually rich but information poor approach.It is very difficult to realize the outlier detection in multi-dimensional data sets. Although there are many algorithms that may be effective in outlier detection, many of these algorithms are impractical for big and large-sized data sets. As the number of features and samples in the data increases, the success of the data mining methods in outlier detection decreases. In this dissertation, the artificial immune system-based algorithm that can realize outlier detection in data sets easily and produce solutions that are more effective than other methods was used. The algorithm was applied to the three data sets two of which are taken from two real-life data sets and one of which is made up of artificial data set. The performance of the algorithm was compared with the performances of the k-Nearest Neighbour Algorithm, Distance- Based Outlier Detection Algorithm and Box Plot method in outlier detection. When the results were compared, it was found out that Artificial Immune System-Based Algorithm gives better results and works with a lower error rate than the other methods used in outlier detection.