Mining XML documents with association rule algorithms

Abstract

XML teknolojisinin veri saklama ve uygulamalar arası veri aktarımında kullanımının artmasının ardından XML dokümanları madenciliği alanı çok daha önemli ve araştırılabilir bir konu olmuştur. Bu çalışmada XML dokümanındaki nesneler arasındaki eşleştirme kurallarının madenciliği problemini göz önünde bulundurduk. Bu çalışmanın ana amacı; XML dokümanları üzerine eşleştirme kuralı algoritmalarını, XML verilerini sorgulayıp işleyebilen, işlevsel bir tanımlama dili olan XQuery kullanarak doğrudan uygulamaktır. Bu çalışmada üç farklı algoritma kullanılmıştır, bunlar Apriori, AprioriTid ve HEA algoritmalarıdır. Çalışmanın sonunda farklı veri kümeleri, veri küme boyutları ve destek düzeyleri kullanarak bu üç apriori benzeri algoritmanın XML dokümanları üzerindeki madencilik sürelerinin karşılaştırmaları sunulmuştur.

Following the increasing use of XML technology for data storage and data exchange between applications, the subject of mining XML documents has become more researchable and important topic. In this study, we considered the problem of Mining Association Rules between items in XML document. The principal purpose of this study is applying association rule algorithms directly to the XML documents with using XQuery which is a functional expression language that can be used to query or process XML data. We used three different algorithms; Apriori, AprioriTid and High Efficient AprioriTid. We give comparisons of mining times of these three apriori-like algorithms on XML documents using different support levels, different datasets and different dataset sizes.