ÖZ BELÎRSÎZ COĞRAFÎ İLÎŞKÎ KURALLARI MADENCİLİĞİ Kaçar, Esen Yüksek Lisans, Bilgisayar Mühendisliği Bölümü Tez Yöneticisi: Doç. Dr. Nihan Kesim Çiçekli Temmuz 2001, 70 sayfa Coğrafi bilgi sistemlerinde, varolan mekansal verileri anlamak ve kullanmak için, ilgi çekici, saklı bilgileri ve genel ilişkileri ortaya çıkarmak çok önemlidir. Bu saklı bilgileri ortaya çıkarmak için kullanılan yöntemlerden bir tanesi coğrafi ilişki kuralları madenciliğidir. Coğrafi ilişki kuralı, bir grup mekansal ve bazen mekansal olmayan yüklem arasındaki belirli ilişkileri gösteren kuraldır. Madencilik işleminde, kullanılan veriler hiyerarşik bir yapıda düzenlenir. Fakat, gerçek uygulamalarda veriler için belirgin bir hiyerarşi oluşturmak her zaman mümkün değildir, belirsiz yapılar kullanılabilir. Belirsizlik, yani hiyerarşideki bir parçanın birden fazla üst parçaya ait olması, hem kullanılan verilerin kendisine hem de coğrafi ilişki hiyerarşisine uygulanabilir. Bu tez, büyük coğrafi veri tabanlarından, belirsiz veri ve coğrafi ilişki hiyerarşileri kullanılarak güçlü ilişki kurallarının madenciliğinin yapılabildiğini gösterir. Anahtar Kelimeler: İlişki Kuralları, Coğrafi Veri Madenciliği, Belirsizlik, Belirsiz Hiyerarşiler iv

ABSTRACT MINING FUZZY SPATIAL ASSOCIATION RULES Kaçar, Esen M.Sc, Department of Computer Engineering Supervisor: Assoc. Prof. Dr. Nihan Kesim Çiçekli July 2001, 70 pages Discovering interesting, implicit knowledge and general relationships in geographic information databases is very important to understand and to use the spatial data. One of the methods for discovering the implicit knowledge is mining spatial association rules. A spatial association rule is a rule indicating certain association relationships among a set of spatial and possibly non-spatial predicates. In the mining process, data is organized in a hierarchical manner. However, in real-world applications it may not be possible to construct a crisp structure for the data, rather some fuzzy structures could be used. Fuzziness i.e. partial belonging of an item to more than one sub-item in the hierarchy, could be applied to the data itself, and also to the hierarchy of spatial relations. This thesis shows that, strong association rules can be mined from large spatial databases using fuzzy concept and spatial relation hierarchies. Keywords: Association Rules, Spatial Data Mining, Fuzziness, Fuzzy Hierarchies 111

70