A Formal Approach to Discovery in Very Large Databases Part I : Association Queries and Algorithms

Son yirmi yıldır veri toplama ve saklama kapasitesinde çok ani büyümeye şahitolmaktayız. Öyleki, bir bilgisayarın işleyebileceği veriden daha fazlası üretilmektedir. Gerçekte bu durum, dünyadaki bilgi miktarının her 20 ayda bir ikiye katlandığı varsayımı ile uygunluk arz etmektedir. Veri biriktirilmesi ile eş zamanlı olarak onu yorumlamadaki ve özümsemedeki insanoğlunun yetersizliği, özdevimli ve akıllı veri tabanı analizi için, yeni nesil araçlarına ve tekniklerine olan ihtiyacı doğurdu. Sonuç olarak, büyük hacimli veri tabanlarından değerli, ilginç ve önceden bilinmeyen bilgiyi keşfetme (veya çıkarma) problemi ile eşleştirilen pratik uygulamalar ve olası çözümlerin kuramsal zorlukları nedeni ile, veri tabanlarında bilgi keşfi (VTBK) önemli ve aktif bir araştırma alanına evrimleşti. Veri tabanı sistemleri, makine öğrenimi, akıllı bilgi sistemleri, istatistik ve uzman sistemler gibi birbirleri ile yakından ilişkili alanlarca VTBK’nın birçok yönü incelendi. Çalışmamızın ilk kısmında (Kısım I), VTBK’ya süreç esaslı bakış açısı getireceğiz ve onun temel sorunlarını adresleyeceğiz. Açık olarak, VTBK disiplinine taban oluşturan gerçek-hayat verilerinin karakteristik özellikleri verilecek ve takiben veri madenciliği ve özelinde eşleştirme sorguları işlenecektir. Eşleştirme sorgularına getirilen tipik bir çözüm açıklanacak ve etkinlik ölçütleri değerlendirilecektir. Bu makalenin devamı olarak yayınlanacak olan ikinci kısımda ise (Kısım II), biçimsel kavram analizi aracılığı ile eşleştirme kuralları modellenmesine özgün yaklaşımımız sunulacaktır.In the last two decades, we have witnessed an explosive growth in our capabilities toboth collect and store data, and generate even more data by further computerprocessing. In fact, it is estimated that the amount of information in the world doublesevery 20 months. Our inability to interpret and digest these data, as readily as theyare accumulated, has created a need for a new generation of tools and techniquesfor automated and intelligent database analysis. Consequently, the discipline ofknowledge discovery in databases (KDD), which deals with the study of such toolsand techniques, has evolved into an important and active area of research becauseof theoretical challenges and practical applications associated with the problem ofdiscovering (or extracting) valuable, interesting and previously unknown knowledgefrom very large real-world databases. Many aspects of KDD have been investigatedin several related fields such as database systems, machine learning, intelligentinformation systems, statistics, and expert systems. In the first part of our study (PartI), we discuss the fundamental issues of KDD as well as its process oriented viewwith a special emphasis on modelling association rules. In the second part (Part II), afollow-up study of this article, association queries will be modelled by formal conceptanalysis