Nicel değerli veri kümelerinden sıralı örüntülerin çıkarılması için FP-Growth tabanlı bir yöntem

Sıralı örüntüler zaman damgası ile sıralanmış bir veritabanında yaygın öğeler kümesinin bir başka yaygın öğe kümesi tarafından izlenmesidir. Sıralı örüntülerin keşfedilmesi için şimdiye kadar birçok algoritma önerilmiştir. Bu algoritmalar içinde en etkili olanlardan biri de FP-Growth algoritması kullanarak bu örüntülerin elde edilmesidir. Buna karşılık FP-Growth yaklaşımı, karmaşık veri yapısı kullanması ve alt ağaçların oluşturulması için özyineli bazı işlemlere gerek duyması gibi önemli dezavantajlar da içermektedir. Dahası mevcut FP-Growth yaklaşımlarında veri tabanı hep ikili veri kümesi olarak ele alınmıştır. Halbuki gerçek hayattaki veritabanlarının büyük çoğunluğu nicel değerli öğe kümelerinden oluşmaktadır.Bu tezde, yukarıda belirtilen problemlerin üstesinden gelebilmek için öncelikle FP-Growth algoritması gibi düşünen fakat FP-ağacı oluşturulurken özyineleme yerine öğe tabanlı aday küme üretimi kullanan yeni bir yöntem önerilmiştir. Bu yöntem daha sonra nicel değerli veritabanlarında sıralı örüntülerin bulunması için uyarlanmıştır.Dicle Üniversitesi Tıp Fakültesi Merkez laboratuarındaki verilerden elde edilen sonuçlar yöntemin uygulanabilirliğini ve klasik FP-Growth algoritmasına olan üstünlüğünü göstermektedir.