Büyük veri problemlerine çözüm olarak veri akış madenciliği

Name: Büyük veri problemlerine çözüm olarak veri akış madenciliği
Author: Ölmezoğulları, Erdi, Arı, İsmail, Çelebi, Ö. F., Ergüt, S.

İsim	Büyük veri problemlerine çözüm olarak veri akış madenciliği
Yazar	Ölmezoğulları, Erdi, Arı, İsmail, Çelebi, Ö. F., Ergüt, S.
Basım Tarihi:	2013
Basım Yeri	- IEEE
Konu	Apriori, Data stream mining, FP-Growth, Association rule mining, Complex event processing
Tür	Belge
Dil	İngilizce
Dijital	Evet
Yazma	Hayır
Kütüphane:	Özyeğin Üniversitesi
Demirbaş Numarası	978-1-4673-5561-2
Kayıt Numarası	3cbbd2c3-c5d7-4f20-99a1-e19457519380
Lokasyon	Computer Science
Tarih	2013
Notlar	Due to copyright restrictions, the access to the full text of this article is only available via subscription.
Örnek Metin	Günümüzde bilişim dünyası faydalı bilgiye ulaşma yolunda “büyük veri” problemleri (verinin kütlesi, hızı, çeşitliliği, tutarsızlığı) ile baş etmeye çalışmaktadır. Bu makalede, büyük veri akışları üzerinde İlişkisel Kural Madenciliği’nin (İKM) daha önce literatürde yapılmamış bir şekilde “çevrimiçi” olarak gerçeklenme detayları ile başarım bulguları paylaşılacaktır. Akış madenciliği için Apriori ile FP-Growth algoritmaları Esper isimli olay akış motoruna eklenmiştir. Elde edilen sistem üzerinde bu iki algoritma kayan penceler ve LastFM sosyal müzik sitesi verileri kullanılarak karşılaştırılmıştır. Başarımı yüksek olan FPGrowth seçilerek gerçek-zamanlı ve kural-tabanlı bir tavsiye motoru oluşturulması sağlanmıştır. En önemli bulgularımız çevrimiçi kural çıkarımı sayesinde: (1) çevrimdışı kural çıkarımından çok daha fazla kuralın (2) çok daha hızlı ve etkin olarak ve (3) çok daha önceden hesaplanabileceği gösterilmiştir. Ayrıca müzik zevklerine uygun “George Harrison⇒The Beatles” gibi pekçok ilginç ve gerçekçi kural bulunmuştur. Sonuçlarımızın ileride diğer büyük veri analitik sistemlerinin tasarım ve gerçeklemesine ışık tutacağını ummaktayız.
DOI	10.1109/SIU.2013.6531483

Kaynağa git Özyeğin Üniversitesi

Aramaya Dön

Özyeğin Üniversitesi

Kaynağa git

Büyük veri problemlerine çözüm olarak veri akış madenciliği

Yazar Ölmezoğulları, Erdi, Arı, İsmail, Çelebi, Ö. F., Ergüt, S.

Basım Tarihi 2013

Basım Yeri - IEEE

Konu Apriori, Data stream mining, FP-Growth, Association rule mining, Complex event processing

Tür Belge

Dil İngilizce

Dijital Evet

Yazma Hayır

Kütüphane Özyeğin Üniversitesi

Demirbaş Numarası 978-1-4673-5561-2

Kayıt Numarası 3cbbd2c3-c5d7-4f20-99a1-e19457519380

Lokasyon Computer Science

Tarih 2013

Notlar Due to copyright restrictions, the access to the full text of this article is only available via subscription.

Örnek Metin Günümüzde bilişim dünyası faydalı bilgiye ulaşma yolunda “büyük veri” problemleri (verinin kütlesi, hızı, çeşitliliği, tutarsızlığı) ile baş etmeye çalışmaktadır. Bu makalede, büyük veri akışları üzerinde İlişkisel Kural Madenciliği’nin (İKM) daha önce literatürde yapılmamış bir şekilde “çevrimiçi” olarak gerçeklenme detayları ile başarım bulguları paylaşılacaktır. Akış madenciliği için Apriori ile FP-Growth algoritmaları Esper isimli olay akış motoruna eklenmiştir. Elde edilen sistem üzerinde bu iki algoritma kayan penceler ve LastFM sosyal müzik sitesi verileri kullanılarak karşılaştırılmıştır. Başarımı yüksek olan FPGrowth seçilerek gerçek-zamanlı ve kural-tabanlı bir tavsiye motoru oluşturulması sağlanmıştır. En önemli bulgularımız çevrimiçi kural çıkarımı sayesinde: (1) çevrimdışı kural çıkarımından çok daha fazla kuralın (2) çok daha hızlı ve etkin olarak ve (3) çok daha önceden hesaplanabileceği gösterilmiştir. Ayrıca müzik zevklerine uygun “George Harrison⇒The Beatles” gibi pekçok ilginç ve gerçekçi kural bulunmuştur. Sonuçlarımızın ileride diğer büyük veri analitik sistemlerinin tasarım ve gerçeklemesine ışık tutacağını ummaktayız.

DOI 10.1109/SIU.2013.6531483