Birliktelik kural madenciliği ile yeni bir trend tahmin sistem tasarımı ve bilgi çizgesi gösterim: BIM araştırma alanı uygulaması

Amaç: Çok sayıda bilimsel araştırma ve bilim ve mühendislik alanındaki hızlı gelişmeler, literatürün manuel olarak analiz edilmesini neredeyse imkansız hale getirmektedir. Bu çalışma, gelecekteki çalışmalar için bilgi alanlarını ve trend tahminini analiz etmek için kural tabanlı bir grafik yaklaşımı önermektedir. Materyal ve Yöntem: Bu çalışmada, Apriori algoritması kullanılarak kural tabanlı bir grafik oluşturulmuştur. Ayrıca aynı anlama gelen ancak literatür için önemli olan ve yazım farklılığı olan anahtar kelimeler bir araya getirilerek tam değerleri elde edilmiştir. Böylece sonuç olarak elde edilen çıktılar daha anlaşılır ve doğru kılınmıştır. BIM ile ilgili veriler, örnek bir araştırma alanı olarak Scopus veri tabanından dışa aktarılmıştır. Çok kapsamlı olduğu için bu araştırma için Scopus veritabanı kullanılmıştır. Analiz arulezViz ile görselleştirilmiş ve kullanıcılar için daha anlaşılır bir sonuç hedeflenmiştir. Makine öğrenme tekniği olan Random Forest ile yakın gelecekteki trendlerin lift değerleri tahmin edilmiştir. Bulgular: Birden fazla anahtar kelime grubu arasındaki ilişkilendirme kurallarını açıklanmış, ayrıntılı ve nicel analiz çıkarımlarına izin verilmiştir. Aynı anlama gelen ancak yazımları farklı olan bazı kelimeler manuel olarak tek bir anahtar kelimede birleştirilmiştir. Seçilen bazı kurallar makine öğrenmesi tekniğiyle regresyon analizine sokulmuş, ve yakın gelecekteki trendler lift değerleri ile belirlenmiştir. Sonuç: Bu scientometrik analiz yaklaşımı ile anahtar kelimenin çalışma alanındaki etkinliğinin daha detaylı olarak analiz edilmesi mümkün hale getirilmiştir. Sadece mevcut BIM verisi içerisindeki trendler değil yakın gelecekteki trendlere de ışık tutulmuştur. İleride yapılacak çalışmalarda farklı değişkenler eklenerek analiz zenginleştirilebilir. Anahtar Kelimeler: Yapı Bilgi Modellemesi, Birliktelik Kuralı Madenciliği, Bilgi Grafiği, Trend Tahmini, Bilgi Yönetimi, Apriori Algoritması