Ayrıntılı Bilimsel Program ve Bildiri Özetleri - YAEM2010

Ç2-10
YAEM 2010
YÖNEYLEM ARAÞTIRMASI VE ENDÜSTRÝ MÜHENDÝSLÝGI 30. ULUSAL KONGRESÝ
Veri Madenciliði 1: Vaka Örnekleri (I)
30 Haziran 2010 / 13:45 - 15:15
Oturum Salonu: MDBF L063
Oturum Düzenleyicisi: Gürdal Ertek
Oturum Baþkaný: Gürdal Ertek
Büyük Veri Setlerinde Destek Vektör Regresyonu Ýçin Sütun ve
Satýr Seçme Yöntemi
1 2
Özden Gür Ali , Kübra Yaman
1 Koç Üniversitesi, Ýþletme, Ýstanbul
2 Koç Üniversitesi, Endüstri Mühendisliði, Ýstanbul
Geçmiþte veri analizinin önemli kýsýtlarýndan biri veri bulunurluðu ve
veri toplama maliyetleri iken günümüzde müþteri iþlemlerinden ortaya
çýkan gözlem sayýsý milyonlarý aþmaktadýr. Veri patlamasý sadece
gözlem sayýsýnda deðil, gözlemlenen deðiþkenler açýsýndan da
geçerlidir. Örneðin, müþteri iliþkileri yönetimi için betimsel ve
tahminsel modelleme amacý ile toplanan veri setlerinin yüzlerce hatta
binlerce deðiþkene sahip olmasý olaðan hale gelmiþtir. Bu nedenle
mümkün olduðu kadar çok veri ile çalýþmaktan analiz edilecek
kitledeki dinamikleri iyi temsil edecek bir örneklem ile çalýþmaya
yönelmek gerekmektedir.
Bu çalýþmada büyük veri setlerinden Destek Vektör Regresyonu
modelleri kurmak amacý ile önemli gözlem ve deðiþkenleri seçen
Sütun ve Satýr Seçme Yöntemi geliþtirilmiþtir. Perakende ve
araþtýrmacýlara açýk veri setlerinde yapýlan karþýlaþtýrmalarda yeni
yöntemin genelde kullanýlan rastsal örnekleme ve tüm veri setinin
kullanýlmasý yöntemlerinden daha iyi performans gösterdiði
görülmüþtür.
Pozitif ve Negatif Ürün Ýliþkilerini Ýncelemek için Bir Çerçeve:
Yeniden Madencilik (Re-mining)
1 2 3 1
Ayhan Demiriz , Gürdal Ertek , Tankut Atan , Ufuk Kula
1 Sakarya Üniversitesi, Endüstri Mühendisliði Bölümü
3 Iþýk Üniversitesi, Endüstri Mühendisliði Bölümü, Ýstanbul
2 Sabancý Üniversitesi, Mühendislik ve Doða Bilimleri Fakültesi, Ýstanbul
52