Akan Veri Karakterizasyonu, Üretimi Ve Analitiği Üzerine Kapsamlı Bir İnceleme

Clicks: 232
ID: 5366
2019
Article Quality & Performance Metrics
Overall Quality
Not rated
Combines reader engagement with the AI quality analysis. This article has not been analysed, so there is no overall score — reader engagement is measured and shown alongside.
AI Quality Assessment
Not analyzed
Readership in this journal
Steady

Ranked #55 of 165 articles by views in erzincan Üniversitesi fen bilimleri enstitüsü dergisi

Most read Least read

Bar heights use a square-root scale. Only the 120 most-read articles are drawn; the journal has 165 in total.

Mint this article as an NFT
Not yet minted

Create a permanent, verifiable on-chain record of this article on the Scimatic Network. The NFT is held in your Journament account, and you can withdraw it to your own wallet at any time.

5 SUSD one-off · no wallet required
Sign in to mint
Abstract
Gelişen donanım ve yazılım teknolojileri sayesinde anlık olarak üretilen veri miktarı ve hızı giderek artmaktadır. Akan veriler, statik verilerden farklı olarak, potansiyel olarak sonsuz, hızlı, zamanla değişen ve gelişen bir yapıya sahiptir. Bu sebeple akan verilerin tamamını depolamak zaman ve depolama alanı kısıtları sebebiyle imkânsız olabilmektedir. Akan veri madenciliğinde kullanılan yöntemlerin, statik veri madenciliğinden farklı olarak akan verilerin doğasına uygun bir şekilde optimize edilmesi gerekmektedir. Bu çalışma kapsamında akan veriler, statik veriler ile karşılaştırmalı olarak analiz edilmiştir.  Akan veri madenciliği, akan veri karakterizasyonu ve akan veri üretimi üzerine detaylı araştırmalar yapılmıştır. Akan verilerin türleri, kaynakları ve akan veriden öğrenme yöntemleri ile akan veri uygulamalarında kullanılan yöntemler ve algoritmalar kapsamlı bir şekilde incelenmiştir. Yapılan literatür araştırmaları ve incelemeler sonucunda, veri gizliliği, geleceğe dönük öngörülerin oluşturulması, veri ön işleme, kaynak kullanımı ve çevrimiçi güncelleme konularının geliştirilecek akan veri uygulamalarında değerlendirilmesi gereken konular olduğu ortaya konulmuştur. 
Reference Key
anl2019akanerzincan Use this key to autocite in the manuscript while using SciMatic Manuscript Manager or Thesis Manager
Authors Anıl UTKU;Muhammet Ali AKCAYOL and
Journal erzincan Üniversitesi fen bilimleri enstitüsü dergisi
Year 2019
DOI
10.18185/erzifbed.473008
URL
Keywords Keywords not found

Citations

No citations found. To add a citation, contact the admin at info@scimatic.org

Comments

No comments yet. Be the first to comment on this article.