Tez No	İndirme	Tez Künye	Durumu
112579	Bu tezin, veri tabanı üzerinden yayınlanma izni bulunmamaktadır. Yayınlanma izni olmayan tezlerin basılı kopyalarına Üniversite kütüphaneniz aracılığıyla (TÜBESS üzerinden) erişebilirsiniz.	Active and mobile data management through event history mining / Aktif ve hareketli verilerin olay geçmişlerinin analizi yoluyla yönetimi Yazar:YÜCEL SAYGIN Danışman: DOÇ. DR. ÖZGÜR ULUSOY Yer Bilgisi: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi / Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı Konu:Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control Dizin:Olay geçmişi = Event history ; Veri analizi = Data analysis ; Veriler = Data	Onaylandı Doktora İngilizce 2001 132 s.
ÖZET AKTİF VE HAREKETLİ VERİLERİN OLAY GEÇMİŞLERİNİN ANALİZİ YOLUYLA YÖNETİMİ Yücel Saygın Bilgisayar Mühendisliği, Doktora Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Özgür Ulusoy Ağustos 2001 Olay geçmişleri, olay tabanlı sistemlerde görülen olayların bir zaman dili mi içerisinde toplu olarak tutulduğu yerdir. Bir sistemde birçok olay buluna bilir, bunlara örnek olarak, güç yönetimi sistemlerinde sıcaklık değişimleri ve elektrik talepleri, veri yayın sisteminde verilere erişim işlemleri, borsada belirli hisse senetlerinin artışı gösterilebilir. Veri analizi teknikleriyle olay geçmişleri analiz edilerek birçok faydalı bilgi elde edilebilir. Bu tezde amacımız, tek ya da birbiriyle ilgili birden fazla olay geçmişinin analiz edilmesiyle olay dizilerinin ve olay ilintilerinin çıkarılmasıdır. Bunun yanında diğer bir hedefimiz de olay geçmişi analizi yoluyla elde edilen olay dizi ve ilintilerinin aktif ve hareketli veri yönetiminde nasıl kullanılabileceğini de gösterilmesidir. Olay geçmişi anali zi sonucu elde ettiğimiz bilgiler, genelde ilinti veya dizi şeklinde gösterilebilir. Olaylar arası ilişkilerin, olay-tabanlı sistemlerin olaylarının organize edilmesi, olayların önceden tahmin edilmesi ve kuralların önceden aktive edilmesi yoluyla geliştirilmesinde çok yararlı olduğu çalışmalarımızda tesbit edilmiştir. Bu tezde, hem tek hem de birden fazla birbiriyle ilişkili olay geçmişlerinin analizi üzerinde çalışılmıştır. Öncelikle tek bir olay geçmişinin analizi konusu ele alınmış ve böyle bir olay geçmişinden ikili olay ilişkilerinin çıkarılması için bir yöntem geliştirilmiştir. Olayların arasındaki bu ikili ilişkiler, olayların grup landırılması için kullanılmıştır. Bir sistemdeki olayların gruplandırılması önem lidir, çünkü sistemdeki olay sayısı çok artabilir ve bu durum olayların yönetimini zorlaştırır. Çalışmamızda, birbiriyle ilişkili olay grupları ve olaylar arasındaki ilişkiler aktif veri tabanı sistemlerinde tahmini olay saptaması ve kuralların önce den aktive edilmesi için kullanılmıştır. Birbiriyle ilişkili iki olay geçmişinin a nalizi üzerinde de çalışmalar yapılmıştır. Birbiriyle ilişkili olay geçmişlerinde ikiayrık olay kümesi vardır ve bir olay geçmişindeki olaylar, öteki olay geçmişindeki olaylarla ilgilidir. Tezimizde, iki olay geçmişini kapsayan olaylar çapraz ilintiler olarak adlandırılmış ve çapraz ilintilerin etkili bir şekilde nasıl çıkarılabileceği anlatılmıştır. Çalışmamızda, aktif veri yönetimi için, hareketli (mobil) sistem ortamlarında veri yayını konusu araştırma alanı olarak seçilmiştir. Hareketli sistem ortamların da önemli bir gerçek, sunucudan-istemciye, yani aşağı-hat, iletişim kapasitesinin, istemci den-sunucuya, yani yukarı- hat, kapasitesinden çok daha yüksek olmasıdır. Bu asimetri, verilerin yayınının arzu edilen bir veri iletme yöntemi olmasını sağlar. Öte yandan, verilerin yayın yoluyla iletilmesi, verilerin çok olması durumunda uzun bekleme sürelerine sebep olur. Bu tezde amaçlarımızdan birisi, hareketli verilerin yönetiminin, yayınlanan verilerin organize edilmesi ve verilerin önce den istemci hafızasına alınması yoluyla iyileştirilmesidir. Bunu sağlamak için, istemciden sunucaya yapılan veri istekleri birer olay olarak düşünülmüş ve bu şekilde istemciden gelen isteklerin diziminden bir olay geçmişi oluşturulmuştur. Yayın ortamında istemciden gelen veri isteklerinin tutulduğu olay geçmişleri, çalışmamızda yayın geçmişleri olarak adlandırılmıştır. İlk olarak, yayın geçmişi analiz edilerek istemcilerin veri ulaşım davranışlarını gösteren sıralı patern ler keşfedilmiştir. Elde edilen sıralı paternler, yayın diskindeki verilerin orga nize edilmesi amacıyla kullanılmıştır. Burada önemli olan, yayın diskindeki verilerin aynı anda sıralı olarak istenen veriler birbirine yakın olacak şekilde yerleştirilmesidir. Daha sonra, tahmini olay saptaması teknikleri kullanılarak istemci hafızasına yerinde ulaşım oranının iyileştirilmesi yoluyla istemcilerin veri ulaşım zamanının azaltılmasına çalışılmıştır. Olayların tahmini saptanması, is temcilerin yayın diskinden verileri önceden hafızalarına olay geçmişinden çıkarılan kurallar yardımıyla yüklemeleri için kullanılmıştır. Anahtar sözcükler: veri analizi, olay geçmişi analizi, birbiriyle ilişkili geçmişler, çapraz ilintiler, aktif veri tabanı sistemleri, tahmini olay saptaması, kuralların önceden aktive edilmesi, bulanık olay kümeleri, bulanık tetikler, bulanık kural uygulaması, yakınlık derecesine göre olay saptaması, yayın geçmişleri, hareketli veri tabanları, önceden hafızaya yükleme, yayın organizasyonu.
ABSTRACT ACTIVE AND MOBILE DATA MANAGEMENT THROUGH EVENT HISTORY MINING Yücel Saygın Ph. D. in Computer Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Özgür Ulusoy August 2001 An event history is a collection of events that have occurred in an event-based system over a period of time. There can be various types of events, among which are temperature changes and power demands in a power management system, client requests for data items in a data broadcast system, price increase of a stock in a stock market, and so on. There is a lot of interesting information that can be extracted from an event history via data mining techniques. Our purpose in this thesis is to propose methods for extracting this useful information in the form of event sequences and event associations from a single or two correlated event histories. We also aim to show how the results of the mining process can be used for active and mobile data management. The results of the mining process demonstrate the relationships among the events which are generally captured as associations or sequences. The relationships among the events are shown to be a useful tool to enhance an event-based system via event organization, predictive event detection, and proactive rule execution. We consider the mining of both a single event history and two correlated event histories. We first propose a method for mining binary relationships from a single event history. The binary relationships among events are used to organize the events into related groups of event. This organization is important because the number of events in an event-driven system may become very high and unman ageable. The groups of related events and the relationships among the events are exploited for predictive event detection and proactive rule execution in active database systems. We also consider the mining of two correlated event histories which are disjoint and the events in one history are related to the events in the other history. We describe how we can efficiently extract associations among theevents spanning different event histories, which we call cross associations. We have chosen data broadcast in mobile computing environments as a case study for active data management. One of the important facts in mobile comput ing environments with wireless communication medium is that the server-to-client (downlink) communication bandwidth is much higher than the client-to-server (uplink) communication bandwidth. This asymmetry makes the dissemination of data to client machines a desirable approach. However, the dissemination of data by broadcasting may induce high access latency in case the number of broadcast data items is large. Our purpose is to show how the features of ac tive data management can be used to improve mobile data management through broadcast data organization and prefetching from the broadcast medium. In or der to achieve this, the client requests of data items at the server are considered as events and the chronological sequence of items that have been requested by clients is considered as an event history. An event history in broadcast medium is called a broadcast history. The first step in this work is to analyze the broadcast history to discover sequential patterns describing the client access behavior. The sequential patterns are used to organize the data items in the broadcast disk in such a way that the items requested subsequently are placed close to each other. Then, we utilize predictive event detection techniques to improve the cache hit ratio to be able to decrease the access latency. Prediction of future client access behavior enables clients to prefetch the data from the broadcast disk based on the rules extracted from the broadcast history. Keywords: Data mining, event history mining, correlated histories, cross associ ations, active database systems, predictive event detection, proactive rule execu tion, fuzzy event sets, fuzzy triggers, fuzzy rule execution, similarity based event detection, broadcast histories, mobile databases, prefetching, broadcast organi zation.