Feature extraction methodology for provenance data using SNA metrics

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Yıldız Teknik Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2016

Tezin Dili: İngilizce

Öğrenci: Mehmet Güngören

Danışman: Mehmet Sıddık Aktaş

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Provenans (Veri kökü) verisinin yapısını ve konseptini öğrenmek için bir iş akışını takip eden iş akışı sistemine ihtiyaç vardır. Provenans (Veri kökü) verisi çok hızlı büyüdüğünden ayrıntıyı yakalamak gittikçe zorlamaktadır. Bu çalışma da kompleks yapılı bilgi tabanlı provenance göstermi üzerinde çalışılmıştır. Bilimsel iş akışlarının çalışma izlerinin takibi için yapılan boyut azaltımlı provenans (veri kökü) gösterimi yöntemi analizleri gizlenmiş olan yapıları başarılı bir şekilde gruplamayı başarmıştır. Bu çalışmada aynı zamanda kompleks yapıdaki veriler içerisinden en çok kullanışlı, faydalı olan yapıları da tespit etmektedir. Bu çalışmanın yapılan bir önceki çalışmalardan farkı önceki çalışmaların kararsız boyutlarda olması bu yöntemde ise sabit ve daha az boyutlu veriler ile çalışarak daha iyi başarım elde edilmesidir. Yapılan çalışma da yeni yöntemin veri madenciliği algoritmaları kullanılarak daha üstün başarım elde ettiği ortaya konulmuştur.