EJONS INTERNATIONAL JOURNAL ON MATHEMATICS, ENGINEERING & NATURAL SCIENCES ISSN 2602 - 4136

Quick Access


Bu Dergi DOI ve Crosscheck üyesidir


FP-GROWTH ALGORİTMASI- WEKA UYGULAMASI
( )

Author : Serpil SEVİMLİ DENİZ    
Type :
Printing Year : 2018
Number : 6
Page :
Cite : Serpil SEVİMLİ DENİZ , (2018). FP-GROWTH ALGORİTMASI- WEKA UYGULAMASI. EJONS INTERNATIONAL JOURNAL ON MATHEMATICS, ENGINEERING - NATURAL SCIENCES, 6, p. . Doi: .
    


Summary

Veri madenciliği, farklı formatlarda saklanan büyük hacimli verilerdeki bilgi keşfine ilişkin çeşitli yaklaşımları nedeniyle araştırmacılar için geniş bir alandır. Veri madenciliği tekniklerini uygulanarak, bilinmeyen örüntülerin keşfi ve veriler arasındaki ilişkiler keşfedilir. Veri madenciliğinin farklı işlevleri temel alarak sınıflandırma, kümeleme, özellik seçimi ve birliktelik kuralı madenciliği olarak sınıflandırılmıştır. Birbirleriyle ilişkili verilerden özelliklerin çıkarılması ve aralarındaki ilişkilerin büyüklüğünün tespit edilmesine yönelik çalışmalar birliktelik kuralları olarak tanımlanır. En fazla kullanılan birliktelik kuralı algoritmaları Apriori ve FP-Growth algoritmalarıdır. Bu çalışmada amaç genel olarak sepet market analizlerinde kullanılan bu kural çıkarımı yöntemlerinin farklı çalışmalarda da kullanımını göstermektir. Bu amaçla yüksekokul öğrencilerinin sosyal medya kullanım eğilimleri araştırması için yapılan çalışma Fp-Growth algoritması ile modellenmiştir. Model sonucunda öğrencilerin mahremiyet sorunları olmasına rağmen, sosyal medya araçlarında paylaşım yapmaktan kaçınmadıkları görülmektedir. Öğrenciler üzerinde aile ve toplum baskısının hissedilir bir etkisi olduğu gözlenmiştir.



Keywords
Birliktelik Kuralları, Veri madenciliği, Fp-Growth Algoritması

Abstract

Data mining is a wide field for researchers because of their various approaches to information discovery in large volumes of data stored in different formats. By applying data mining techniques, the discovery of unknown patterns and the relationships between the data are discovered. It is classified as classification, clustering, feature selection and association rule mining based on different functions of data mining. The rules of association are aimed at identifying the characteristics of interrelated data and determining the magnitude of the relationships between them. The most commonly used association rule algorithms are Apriori and FP-Growth algorithms. The aim of this study is to show the usage of these rule extraction methods used in basket market analysis in different studies. For this purpose, the study of social media usage trends of high school students was modeled with Fp-Growth algorithm. As a result of the model, it is seen that although students have privacy problems, they do not refrain from sharing in social media tools. It was observed that family and community pressures had a significant effect on students.



Keywords
Association rules, Data mining, Fp-Growth Algorithm

Advanced Search


Announcements

    HAZİRAN Sayısı

    VERBİS'E KAYIT S�RELERİ HAKKINDA DUYURU | Kırklareli Ticaret ve ...

    HAZİRAN ayında yayınlanacak Sayımız için  20 MAYIS Tarihine kadar çalişmanızı Yükleyebilirsiniz



Address :Kazakh National Women's Pedagogical University, Almatı, Kazakhistan
Telephone :+7 778 921 0336 - 0 534 349 92 73 Fax :
Email :ejonsjournal@gmail.com

Web Yazılım & Programlama Han Yazılım Bilişim Hizmetleri