Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
318840		A new WAP-Tree based sequential pattern mining algorithm for faster pattern extraction / Hızlı örüntü çıkarımı için WAP-Ağacı tabanlı yeni bir dizisel örüntü madenciliği algoritması Yazar:ÖNAL KEZBAN DİLEK Danışman: DOÇ. DR. PINAR ŞENKUL Yer Bilgisi: Orta Doğu Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Veri madenciliği = Data mining	Onaylandı Yüksek Lisans İngilizce 2012 108 s.
Dizisel örüntü madenciliği, biyoenformatik ve web kullanım madenciliği gibi farklı alanlardaki problemlerin çözümünde temel teşkil etmektedir ve daha hızlı dizisel örüntü madenciliği algoritmalar arayışıyla bu alandaki araştırmalar devam etmektedir. Web kullanım madenciliği literatüründen çıkan WAP-Ağacı temelli algoritmalar, tekli dizi veritabanları üzerinde dikkat çekici bir performans göstermişlerdir. Bu tez kapsamında, WAP-Ağacı veri yapısının çoklu / genel dizi madenciliğine uygulanması araştırılmıştır ve WAP-Ağacı'nın çoklu dizi veritabanları için bir uyarlaması olan Çoklu-WAP-Ağacı tasarlanmıştır. Bunun yanı sıra, WAP-Ağacı üzerinde çalışan bir veri madenciliği yöntemi önerilmiştir. Önerilen yöntem, olası diziler arama uzayında melez bir gezinti stratejisi ve örüntü ağacında kardeşlik prensibi adlı bir erken budama fikri içerir. Bu fikri sırasıyla WAP-Ağacı ve Çoklu-WAP-Ağacına uygulayan FOF-PT ve MULTI-FOF-PT adlı iki algoritma geliştirilmiştir. Yapılan deneyler FOF-PT algoritmasının hem diğer WAP-Ağacı temelli algoritmalardan hem de PrefixSpan'dan çalışma zamanı açısından üstün olduğunu göstermiştir. Deneylerde, MULTI-FOF-PT algoritmasının da küçük alfabeli yoğun çoklu veritabanlarında PrefixSpan'dan daha hızlı çalıştığı gözlemlenmiştir.
Sequential pattern mining constitutes a basis for solution of problems in various domains like bio-informatics and web usage mining. Research on this field continues seeking faster algorithms. WAP-Tree based algorithms that emerged from web usage mining literature have shown a remarkable performance on single-item sequence databases. In this study, we investigated application of WAP-Tree based mining to multi-item sequential pattern mining and we designed an extension of WAP-Tree data structure for multi-item sequence databases, the MULTI-WAP-Tree. In addition, we propose a new mining strategy on WAP-Tree which involves a hybrid traversal strategy in possible sequences search space and a new early prunning idea called Sibling Principle on Pattern Tree. Two algorithms, FOF-PT and MULTI-FOF-PT, applying this strategy on WAP-Tree and MULTI-WAP-Tree respectively, are developed. Experiments showed that FOF-PT outperforms both other WAP-Tree based algorithms and PrefixSpan in terms of execution time. Moreover, experimental results revealed MULTI-FOF-PT finds patterns faster than PrefixSpan on dense multi-item sequence databases with small alphabets.