Yıl 2018, Cilt 6, Sayı 4, Sayfalar 1119 - 1138 2018-08-01

Gözetimsiz Makine Öğrenme Teknikleri ile Miktara Dayalı Negatif Birliktelik Kural Madenciliği

Tansel Dökeroğlu [1] , Zahraa Mohammed Malik MALIK [2] , Shadi AL-SHEHABI [3]

42 103


Birliktelik kuralları, veri kümesindeki nesnelerin varlığının diğer nesnelerin varlığını nasıl etkilediğini tanımlanmaktadır. Bu kurallar, alış veriş sepeti analizinde, bir ürünün aynı işlemdeki diğer ürün üzerindeki etkisini incelemek için kullanılmaktadır. Pozitif ve negatif birliktelik kuralları olarak iki şekilde ifade edilebilirler. Pozitif birliktelik kuralı, bir ürün varlığının aynı işlemde diğer ürünü bulma olanağını arttırdığını gösterirken, negatif birliktelik kuralı, bir çeşidin bulunmasının, diğer ürünün aynı işlemde olabilme ihtimalini düşürdüğünü göstermektedir. Daha önceki işlemlerdeki sıklıkları araştırdığı için pozitif birliktelik kuralı madenciliği, negatif birliktelik kuralları madenciliğine göre daha kolaydır. Negatif birlikteki kuralı madenciliğinde daha önceki işlemler araştırıldığında, ilgisiz ürünler arasındaki ilgisizlik kurallarının madenciliği ile karşılaşılır. Bu kuralların çıkarımından kaçınmak için, mevcut negatif birliktelik kuralı, madencilik tekniklerine sağlanan önceden tanımlı alan bilgisine dayanır. Dolayısıyla bu bilgi, bulunan kuralların ilgili ürünlere ait olması için kullanılır. Bu çalışmada, satın alınan miktarlara dayalı veri kümesinden otomatik olarak bilgi alınması ile veri kümesindeki ürünler arasındaki negatif birliktelik kurallarını bulma kabiliyetine sahip yeni bir teknik önerilmektedir. Birliktelik kuralı madenciliği, gözetimsiz veri madencilik tekniği olduğundan, sağlanan veri kümesi etiketsiz verilerden oluşmaktadır. DBSCAN kümeleme yönteminin kullanımı, gerçek yaşam işlem veri tabanında test edildiğinde %0,21 destek ve %91,84 güven ortalama değerleri ile 4.086 şeklinde daha iyi negatif birliktelik kuralı sonucu göstermiştir. K-ortalama kümeleme yönteminin kullanımı ile çıkarılan alan bilgisine dayalı negatif birliktelik kuralları madenciliği sonucu, %0,19 destek ve %85,84 güven ortalama değerine sahip 1.780 iken, önerilen alan bilgisiz negatif birliktelik kuralı sonucu %0,12 destek ve %99,37 güven ortalama değerli 9.066 sonucunu vermiştir.


Veri madenciliği, Birliktelik kuralları, Negatif birliktelik kuralları, Kümeleme
  • [1] A. L. Buczak and E. Guven, "A survey of data mining and machine learning methods for cyber security intrusion detection," IEEE Communications Surveys & Tutorials, vol. 18, pp. 1153-1176, 2016.
  • [2] A. Holzinger and I. Jurisica, "Knowledge discovery and data mining in biomedical informatics: The future is in integrative, interactive machine learning solutions," in Interactive knowledge discovery and data mining in biomedical informatics, ed: Springer, 2014, pp. 1-18.
  • [3] M. Hahsler and R. Karpienko, "Visualizing association rules in hierarchical groups," Journal of Business Economics, vol. 87, pp. 317-335, 2017.
  • [4] Y. Zhao and S. S. Bhowmick, "Association Rule Mining with R," A Survey Nanyang Technological University, Singapore, 2015.
  • [5] P. Kazienko, Associations: discovery, analysis and applications: Oficyna Wydawnicza Politechniki Wrocławskiej, 2008.
  • [6] G. Suchacka and G. Chodak, "Using association rules to assess purchase probability in online stores," Information Systems and e-Business Management, vol. 15, pp. 751-780, 2017.
  • [7] S. Datta and S. Bose, "Discovering association rules partially devoid of dissociation by weighted confidence," in Recent Trends in Information Systems (ReTIS), 2015 IEEE 2nd International Conference on, 2015, pp. 138-143.
  • [8] S. Brin, R. Motwani, and C. Silverstein, "Beyond market baskets: Generalizing association rules to correlations," in Acm Sigmod Record, 1997, pp. 265-276.
  • [9] A. Savasere, E. Omiecinski, and S. Navathe, "Mining for strong negative associations in a large database of customer transactions," in Data Engineering, 1998. Proceedings, 14th International Conference on, 1998, pp. 494-502.
  • [10] X. Yuan, B. P. Buckles, Z. Yuan, and J. Zhang, "Mining negative association rules," in Computers and Communications, 2002. Proceedings. ISCC 2002. Seventh International Symposium on, 2002, pp. 623-628.
  • [11] L.-M. Tsai, S.-J. Lin, and D.-L. Yang, "Efficient mining of generalized negative association rules," in Granular Computing (GrC), 2010 IEEE International Conference on, 2010, pp. 471-476.
  • [12] L. Aliahmadipour, V. Torra, and E. Eslami, "On hesitant fuzzy clustering and clustering of hesitant fuzzy data," in Fuzzy Sets, Rough Sets, Multisets and Clustering, ed: Springer, 2017, pp. 157-168.
  • [13] M. B. Cohen, S. Elder, C. Musco, C. Musco, and M. Persu, "Dimensionality reduction for k-means clustering and low rank approximation," in Proceedings of the forty-seventh annual ACM symposium on Theory of computing, 2015, pp. 163-172.
  • [14] T. M. Kodinariya and P. R. Makwana, "Review on determining number of Cluster in K-Means Clustering," International Journal, vol. 1, pp. 90-95, 2013.
Birincil Dil tr
Konular
Dergi Bölümü Makaleler
Yazarlar

Yazar: Tansel Dökeroğlu (Sorumlu Yazar)
Kurum: TÜRK HAVA KURUMU ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
Ülke: Turkey


Yazar: Zahraa Mohammed Malik MALIK
Kurum: TÜRK HAVA KURUMU ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
Ülke: Turkey


Yazar: Shadi AL-SHEHABI
Kurum: TÜRK HAVA KURUMU ÜNİVERSİTESİ, MÜHENDİSLİK FAKÜLTESİ, BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ BÖLÜMÜ
Ülke: Turkey


Bibtex @araştırma makalesi { dubited414657, journal = {Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi}, issn = {}, eissn = {2148-2446}, address = {Düzce Üniversitesi}, year = {2018}, volume = {6}, pages = {1119 - 1138}, doi = {}, title = {Gözetimsiz Makine Öğrenme Teknikleri ile Miktara Dayalı Negatif Birliktelik Kural Madenciliği}, key = {cite}, author = {MALIK, Zahraa Mohammed Malik and Dökeroğlu, Tansel and AL-SHEHABI, Shadi} }
APA Dökeroğlu, T , MALIK, Z , AL-SHEHABI, S . (2018). Gözetimsiz Makine Öğrenme Teknikleri ile Miktara Dayalı Negatif Birliktelik Kural Madenciliği. Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi, 6 (4), 1119-1138. Retrieved from http://dergipark.gov.tr/dubited/issue/38650/414657
MLA Dökeroğlu, T , MALIK, Z , AL-SHEHABI, S . "Gözetimsiz Makine Öğrenme Teknikleri ile Miktara Dayalı Negatif Birliktelik Kural Madenciliği". Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi 6 (2018): 1119-1138 <http://dergipark.gov.tr/dubited/issue/38650/414657>
Chicago Dökeroğlu, T , MALIK, Z , AL-SHEHABI, S . "Gözetimsiz Makine Öğrenme Teknikleri ile Miktara Dayalı Negatif Birliktelik Kural Madenciliği". Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi 6 (2018): 1119-1138
RIS TY - JOUR T1 - Gözetimsiz Makine Öğrenme Teknikleri ile Miktara Dayalı Negatif Birliktelik Kural Madenciliği AU - Tansel Dökeroğlu , Zahraa Mohammed Malik MALIK , Shadi AL-SHEHABI Y1 - 2018 PY - 2018 N1 - DO - T2 - Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi JF - Journal JO - JOR SP - 1119 EP - 1138 VL - 6 IS - 4 SN - -2148-2446 M3 - UR - Y2 - 2018 ER -
EndNote %0 Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi Gözetimsiz Makine Öğrenme Teknikleri ile Miktara Dayalı Negatif Birliktelik Kural Madenciliği %A Tansel Dökeroğlu , Zahraa Mohammed Malik MALIK , Shadi AL-SHEHABI %T Gözetimsiz Makine Öğrenme Teknikleri ile Miktara Dayalı Negatif Birliktelik Kural Madenciliği %D 2018 %J Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi %P -2148-2446 %V 6 %N 4 %R %U
ISNAD Dökeroğlu, Tansel , MALIK, Zahraa Mohammed Malik , AL-SHEHABI, Shadi . "Gözetimsiz Makine Öğrenme Teknikleri ile Miktara Dayalı Negatif Birliktelik Kural Madenciliği". Düzce Üniversitesi Bilim ve Teknoloji Dergisi 6 / 4 (Ağustos 2018): 1119-1138.