Standart veritabanı sistemlerinde bulanık küme yaklaşımı ile esnek sorgulama
Flexible querying in standart database systems with fuzzy set approach
Yazar: BAHADIR ASAR
Danışman: DOÇ.DR. GAZANFER ÜNAL
İstanbul Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü
Derece: Yüksek Lisans, 1999
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Mühendislik Bilimleri = Engineering Sciences
Dizin: Bulanık kümeler = Fuzzy sets ; Sorgulama dili = Query lanquage ; Veri tabanı = Database

Özet:
STANDART VERITABANI SİSTEMLERİNDE BULANIK KÜME YAKLAŞIMI İLE ESNEK SORGULAMA ÖZET Bilgisayar kullanımının, iş dünyasında ve akademik çalışmalarda artması ile potansiyel olarak değerli bilgi içieren veri yığınları oluşmuştur. Bu bilginin oluşturulması için, esnek sorgulama ve akıllı arama yapabilen yeni nesil gelişmiş araçlar geliştirmemiz gerekmektedir. Sürekli gelişmekte olan bu konun kapandığı alanlardan ikisi Veri Madenciliği (Data Mining) ve Bilgi Keşfi (Knowledge Discovery) dir. Bu tez çalışmasında, bulanık olmayan veritabanı sistemleri üzerinde bulanık sorgulama yapabilen bir araç geliştirlmiştir. Bu aracın geliştirilmesinde Microsoft Visual FoxPro(VFP)1 kullanılmıştır. VFP programlanabilir bir veritabanı yönetim sistemidir ve veritabanlanna yönelik programlama için çok kullanışlıdır. Sistem Şekil. 1 de gösterildiği gibi iki ana bölümden oluşmaktadır, bulanıklaştırma ve sorgulama. Öncelikle, kuulanıci üzerinde sorgulama yapılacak veritabamn alanları için bir kereye mahsus olmak üzere bulanıklaştırma işlemi yapar. Daha sonra yapılacak sorgulama burada tanımlanan bulanık kümeler yardımı ile yapılmaktadı. Bulanıklaştırma işlemi sırasında bulanık küme bilgileri bir veritabanında saklanır. Geleneksel bir sorgulama sisteminde, başarılı öğrencileri bulmak için "Ortalaması büyüktür eşittir 70 ve devamlılığı 10 dan büyük olan öğrencilerin listesi" şeklinde ifade edilir. Gerçekte bu tür bir sorgulamadan tam anlamı ile oğru bir sonuç alınması imkansızdır. Çünkü bu sorgu sonucunda ortalaması 69 ve devamlılığı 9 olan öğrenciler göz ardı edilmiş olacaktır. Bu durumda "Ortalaması iyi ve devamlılığı yüksek olan öğrencilerin listesi" şeklinde bir sorgulama daha doğru olacaktır. 1 Tescilli Marka ivŞekil.1 Sistemin genel yapısı Bulanık sorgulama, kesin olmayan değerleri eski, zengin, pahalı, yüksek gibi dilsel terimlerle belirlemeyi sağlar. Bulanık sorgulama aracı temelde bulanık önermelere benzer şekilde oluşturulurlar. Bulanık sorgu aracında, sorgu parçalan bulanık yada bulanık olmayan özellik taşıyabilirler, fakat sistem tarafından kontrol edilen bazı sentaks ve semantic kurallara uygun olmak zorundadırlar. Bu kurallara uygun sorgu cümlesi yapısı aşağıdaki gibidir. î> DEĞİŞKEN DEĞİŞTİRİCİ BULANIK KÜME DEĞİL BAĞLAÇ DEĞİŞKEN OPERATOR "SABİT DEĞER" BAĞLAÇ Değişken olarak belirtilenler veritabanın alanları olmak zorundadır. Değiştiriciler, HAFİFÇE, AŞAĞIYUKARI, ÇOK, BİRAZ olarak kullanılabilir. Bulanık kümeler bulanıklaştırma aşamasında bir defaya mahsus olmak üzere kullanıcı tarafından tanımlanmalıdır. Bağlaçlar VE yada VEYA olabilir. Operatörler <, >, <=, >= ve o olarak sıradan karşılaştırma operatörleri olabilir. Ayrıca YAKLAŞIK bulanık operatörüde sorgulamalarda kullanılabilir. Değilleme için Türkçe diline yakın olarak DEĞİL sorgu cümlesinin sonuna konulmalıdır.

Abstract:
FLEXIBLE QUERYING IN STANDART DATABASE SYSTEMS WITH FUZZY SET APPROACH SUMMARY The increasing use of computers in businesses and academical studies has created mountains of data that contain potentially valuable knowledge. To uncover this knowledge, we have to develop a new generation of sophisticated tools with the ability to do flexible querying and intelligent searching. This rapidly growing field is known as Data Mining or Knowledge Discovery in Databases. In this thesis, a fuzzy query tool for non-fuzzy databases developed. Microsoft Visula FoxPro2(VFP) is used for developing this application. Because VFP is a programable database management system and it is most suitable tool for developing a this kind database application. v System consist of two main part as shown figure 1, fuzzification and queryin. Firstly, user defines fuzzy sets for the attributes of database file and then run queries according to that definition. Also a fuzzy set databases created in order to store fuzzy set definition. Figure 1. Main parts of system. In a conventional querying system, one might issue such a query such a query; "List student where average more than or equal to 70 and attendance more than 10." Actually this kind of searches does not give the exact answer of the query. Because, this query is ignore the students who have average 69 and attendance 9. It Treademark VIwould create crisp sets and ignore noteworth fuzzy information at the edges. A vague request would be handier and more useful: "List student who have good average and high attendance." Fuzzy query allows one to deal with the uncertainty of the values as well as vagueness of linguistic terms such as old, rich, expensive. Second, it permits fuzzy retrival. When searching for 25-years-old with green eyes, one can also identify 23- years-old with green eyes and note the lower degree of match. Fuzzy query clauses can be constructed similar to the fuzzy propositions. In the Fuzzy query tool, a query clause may be either fuzzy or non-fuzzy, but it must be consistent in some syntax and semantic rules as following. Linguistic var. [Modifiers] Fuzzy set "NOT" [Conj.] Linguistic var. Operator "Constant" [Conj.] Linguistic variable must be an attribute in the file which query is done. Modifiers are fixed in program as HAFİFÇE, ASAGIYUKARI, COK, BIRAZ.! Fuzzy sets must be defined by user. Conjunction must be eithr VE (and) or VEYA (or). Operator is one of the following. =, <, >, >=, <= and o. There is also a fuzzy operator called YAKLAŞIK, which converts constant value to a fuzzy number. Constant must start and end with a ". Fuzzy set precedes modifiers NOT, because in Turkish, a natural clause is constructed in that way. VII