Gizliliği koruyan bulanık veri madenciliği yöntemlerinin geliştirilmesi

Veri madenciliği veya veri tabanlarında bilginin keşfi, büyük miktardaki veriden önceden bilinmeyen ilişkilerin otomatik çıkarılması için yapılan araştırmalardır. Veri madenciliği üzerine yapılan çalışmalardaki artış ve internet ile diğer medya organları sayesinde bulunan bilgilerin çok fazla ortak kişilerle paylaşılması, kişisel gizlilik problemlerini ortaya çıkarmıştır. Kişisel gizliliği korumak için bir çok yöntem geliştirilmiştir, bu yöntemlerin çoğu keskin (1-0) değerleri üzerinde işlem yapmaktadır. Gerçek hayatta veri tabanları nicel değerlerden oluşmaktadır. Örneğin, insan kanında yapılan veri madenciliği araştırmalarında, kanda akyuvar olup olmadığı gibi keskin bir araştırmadan ziyade bunların oranı üzerinde çalışılmaktadır. Bu nicel değerler üzerinde yapılan veri madenciliği araştırmalarında, kişisel gizliliği korumaya yönelik araştırmalar çok azdır.Bu tez çalışmasında, nicel değerli veri tabanlarında bulanık mantık yöntemi kullanılarak kişisel gizliğin sağlanması gerçekleştirilmiştir. Günümüzde nicel değerler en çok hastalık verilerinde bulunmaktadır. Bu tezde, birliktelik ve sınıflandırma işlemlerinde çıkabilecek kişisel gizlilik problemlerine karşı iki algoritma geliştirilmiştir. Bu algoritmalar için göğüs kanseri verileri üzerinde çalışan bir uygulama yazılımı oluşturulmuştur.