Veri madenciliği temelli bir teknoloji zekâsı sürecinin geliştirilmesi: Yenilenebilir enerji teknolojileri üzerine bir uygulama

Abstract

Bu tez çalışması, rüzgâr enerjisi teknolojileri arasındaki ilişkileri bulmak için fayda madenciliğine dayalı yeni bir yaklaşım önermeyi amaçlamaktadır. Önerilen yaklaşım rüzgâr enerjisi ile ilgili patent belgelerini kullanmaktadır. Çalışmanın başında, rüzgâr enerjisi ile ilgili patent verileri USPTO (United States Patent and Trademark Office) patent veritabanında alınmıştır. USPTO patent veritabanı literatürde patent analizi için sıklıkla kullanılan bir veritabanıdır. Elde edilen patent verilerinden hareketle veri madenciliğindeki fayda madenciliği ve sosyal ağ analizi kullanılmıştır. Fayda madenciliği ile teknolojiler arasındaki ilişkilerin varlığı ve gücü belirlenirken, sosyal ağ analizi ile teknolojiler arasındaki ilişkilerin detaylı etkileşimleri ağ yapıları ile inclenmiştir. Önerilen yaklaşımın pratikte nasıl uygulanabileceğini göstermek için rüzgâr enerjisi teknolojileri üzerine bir uygulama yapılmıştır. Önerilen yaklaşım ile yapılan uygulama sonucunda, rüzgâr enerjisi teknolojisinin ilişkili olduğu teknoloji sınıfları bulunmuş ve bu ilişkilerin gücü ortaya çıkarılmıştır. Bununla birlikte, sosyal ağ analizinin uygulanması ile teknolojiler arasındaki etkileşimlerin ağ yapıları da oluşturulmuştur. Rüzgâr enerjisi ile ilgili çalışmanın sonuçları, önerilen yaklaşımın pratikte kolayca kullanılabileceğini göstermiştir.

This thesis study aims to propose a new approach based on utility mining to find relationships among wind energy technologies. The proposed approach uses patent documents on wind energy technologies. At the beginning of the study, patent data on wind energy technologies was obtained from the USPTO (United States Patent and Trademark Office) patent database. The USPTO patent database is a database frequently used for patent analysis in the literature. Utility mining and social network analysis in data mining were used to assess patent documents. Utility mining was utilized to determine the existence and strength of the relationships among wind energy technologies, while social network analysis was performed to show the detailed interactions of the relationships among wind energy technologies with network structures. A real life case study was conducted to show how the proposed approach works in practice. As a result of the case study, the technology classes associated with wind energy technologies and the power of these relationships was revealed. Additionally, network structures of interactions between technologies have also been created by using social network analysis. The results of the study on wind energy have shown that the proposed approach can be easily used in practice.