Quick Access


Bu Dergi DOI ve Crosscheck üyesidir


Fp-Growth Algoritmasi- Weka Uygulaması
(Fp-Growth Algorithm- Weka Application )

Author : Serpil SEVİMLİ DENİZ    
Type :
Printing Year : 2018
Number : 14
Page : 1186-1190
18    12


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, Sosyal medya kullanımı

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, Social media usage

Advanced Search


Announcements

    Systematic Impact Factor

    SMARTJOURNAL 

    Internation Scientific Indexing

    (ISI) tarafından

    indekslenmektedir.


    Internation Scientific Indexing (ISI)

    SMARTJOURNAL 

    Internation Scientific Indexing

    (ISI) tarafından

    indekslenmektedir.

    2017 Impact Factor: 0.834


    General Impact Factor

    SMARTJORUNAL General Impact Factor tarafından indekslenmektedir.


    Directory of Indexing and Impact Fact (DIIF)

    SMARTJOURNAL Directory of Indexing and Impact Fact (DIIF) tarafından indekslenmektedir.


    Society of Economics and Development

    SMARTJOURNAL Society of Economics and Development tarafından indekslenmektedir.


    Root Society for Indexing and Impact Factor Service

    Smart Journal Root Society for Indexing and Impact Factor Service tarafından indeklenmektedir.


    Scientific World Index ( SCIWIN)

    SMARTJOURNAL Scientific World Index ( SCIWIN) tarafından indekslenmektedir.


    Directory of Research Journals Indexing (DRJI)

    Smartjournal Directory of Research Journals Indexing (DRJI) tarafından indekslenmektedir.


    ResearchBible (Academic Resource Index)

    Smart Journal Dergisi ResearchBible (Academic Resource Index) tarafından indekslenmektedir.


    Eurasian Scientific Journal Index (ESJI)

    SMART Journal Eurasian Scientific Journal Index (ESJI) tarafından indekslenmektedir.



Address :Taras Schevchenko University, Luhansk/Ukraine
Telephone :+90 539 673 66 66 (WhatsApp & GSM Turkey) Fax :
Email :editorsmartjournal@gmail.com

Web Yazılım & Programlama Han Yazılım Bilişim Hizmetleri