Metin madenciliği yöntemiyle Türkçe`de en sık kullanılan ve birbirini takip eden harflerin analizi ve birliktelik kuralları

Abstract

Günümüzde bilgisayar sistemleri her geçen gün ucuzluyor ve güçlerini artırıyor. Bilgisayar teknolojilerinin ilerlemesi ve dijital verilerin artmasıyla birlikte veri madenciliği de büyük önem kazanmıştır. Veri madenciliğinin bir alt türü olan metin madenciliği, metin yığınları arasına gizlenmiş bilgilerin ortaya çıkarılmasıdır. İnternetin yaygınlaşmasıyla birlikte metin sayısının buna paralel olarak artması metin madenciliğinin önemini artırmıştır. Yazılı halde bulunan bilgiler metin madenciliği teknikleri kullanılarak yapısal ve anlamlı hale getirilebilir sonra veri madenciliği analizlerinde kullanılabilir. Metin madenciliğinin temel amacı , veri madenciliğinde kullanılacak anlamlı ve yapısal verilerin elde edilmesidir. Ayrıca metin madenciliği metin yığınlarının özet çıkarımı ve anlamsal çıkarım elde edilebilir.Anahtar Kelimeler: Veri Madenciliği, Birliktelik Kuralı, Birliktelik Kuralı Algoritmaları, Apriori Algoritması, Metin Madenciliği, Metin Madenciliği Algoritmaları

Today, computer systems are getting cheaper and their power is increasing day by day. Together with the progress of computer technology and digital data increase, the data mining has gained great importance. Text mining which is a sub-type of data mining is disclosure of text information hidden among piles. Proliferation of internet in parallel with the increase in the number of texts has increased the importance of text mining. Using text mining techniques, information in written forms can be made structured and meaningful. And then it becomes available in the data mining analysis. The main goal of text mining is to obtain meaningful and structured data in data mining. Moreover by using text mining, semantic and summative inference of the text stacks can be obtained.Key words: Data Mining, Association Rules, Association Rule Mining Algorithms, Apriori Algorithm, Text Mining, Text Mining Algorihtms