Implementation of data mining techniques in cloud computing
Tezin Türü: Yüksek Lisans
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Dokuz Eylül Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2015
Tezin Dili: Türkçe
Öğrenci: PELİN YILDIRIM
Danışman: DERYA BİRANT
Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu
Özet:Son yıllarda teknolojide meydana gelen yenilikler ve gelişmeler sebebi ile veri miktarında oldukça büyük artış gözlenmektedir. Her gün dünya genelinde milyonlarca veri üretilmekte ve verilerin boyutları terabaytlardan petabaytlara kadar ulaşmaktadır. Bu durum, büyük ve karmaşık veriler üzerinden gizli anlamsal bilgilerin çıkarılması zorunluluğunu beraberinde getirmiştir. Dolayısıyla, bu tez potansiyel yararlı bilgilerin, büyük veri tabanlarından veri madenciliği teknikleri kullanılarak keşfedilmesi üzerine yoğunlaşmaktadır. Yüksek boyuta sahip verilerin saklanması, bu veriler üzerinde analitik işlemlerin gerçekleştirilerek istenen yararlı bilgiye ulaşılması ve geleceğin tahminlenmesi maliyetli ve zor bir işlemdir. Bu sebeple, bu tezde, büyük miktarda veri üzerindeki bulut bilişim tabanlı bilgi keşfi operasyonları etkin, düşük maliyetli ve her yerden ulaşılabilir bir şekilde gerçekleştirilmektedir. Bu tezde veri madenciliği ve bulut bilişim kavramlarından bahsedilmiş ve kullanılan veri madenciliği metotları açıklanmıştır. Sınıflandırma, kümeleme ve birliktelik kuralı analizi metotlarının farklı veri setleri üzerinde uygulanması amacıyla DMCC isimli bir sistem geliştirilmiş ve bulut ortamında barındırılmaktadır. Bu tez aynı zamanda Naive Bayes sınıflandırıcı için farklı sayısal olasılık dağılım teknikleri ve farklı dağılım türlerini farklı nitelikler üzerinde uygulayarak sınıflandırma için yeni bir yaklaşım sunan NBC4D isimli yeni bir method önermektedir. Deneysel sonuçlar gösteriyor ki, önerilen metot sadece tek dağılım türünün kullanımı ile kıyaslandığında gerçek veri setleri üzerinde başarıya sahiptir.