Öz
Bilgi teknolojilerinin gelişmesine bağlı olarak hem kişisel hem de kurumsal bazda veri miktarı çığ gibi artmaktadır. Bu verilerin kaydedilmesi ve ihtiyaç anında erişilmesi için kullanılan veri tabanlarında, aranan bilgilere ulaşmak için genellikle klasik sorgular kullanılmaktadır. Belirli bir sistematik içerisinde çalışan ve düzenli kayıtlar barındıran veri tabanlarında çalışan klasik sorgular ile çoğu zaman tatmin edici sonuçlar elde edilmektedir. Ancak iş hayatında, karar anında birçok değerlendirmenin belirsiz şartlara göre gerçekleştirilmesi ve yıllardır kullanılagelen veri tabanlarının yeterince verimli kayıtlar tutmaması nedeniyle kullanıcılar ulaşmak istedikleri bilgileri her zaman net bir şekilde elde edememektedir. Bunun yanı sıra, sorgularda kesin kriterler kullanılması, amaca yönelik olarak elde edilecek uygun bilgiye ulaşmayı kısıtlayabilmektedir. Bundan dolayı veri tabanından istenilen çözüme yönelik bilgiyi alma işleminde, mümkün olduğunca bütün kullanıcılar için aynı bilgiyi ifade eden, anlamlı sonuçları artıran ve sınırlarını genişleten sorguların oluşturulması için bulanık sorguların kullanılması önem kazanmaktadır. Bu çalışmada, ülkemizde halihazırda kurulu olan iletişim (baz) istasyonlarından, yerleşim alanları dışında faaliyet gösterenlerinin belirlenmesi probleminin çözülmesi amaçlanmıştır. Çalışma kapsamında incelenen kuruluş için belirtilen problemin çözümüne yönelik bir yöntem geliştirmek üzere klasik veri tabanları üzerinde bulanık sorguların kullanılması yöntemi dikkate alınmıştır. Bulanık sorgular oluşturulan arayüz aracılığıyla belirli kural ve kabuller çerçevesinde kullanılarak elde edilen veriler raporlanmış ve değerlendirilmesi sağlanmıştır.
Anahtar Kelimeler
Bulanık sorgu veri tabanı yönetimi bulanık mantık baz istasyonu yerleşim alanı dışı baz istasyonları
Kaynakça
- İlhan, S. ve Duru, N., “Bulanık Mantık Temelli Esnek Sorgulama Aracı”. TBV - Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Dergisi, Cilt 1, No 1, 1-8, 2005.
- Kahraman, C., Gülbay M. ve Kabak Ö., “Applications of Fuzzy Sets in Industrial Engineering: A Topical Classification”, Studies in Fuzziness and Soft Computing, Cilt 201, No 1, 1-55, (2006).
- Ertuğrul, İ., “Akademik Performans Değerlendirmede Bulanık Mantık Yaklaşımı”, İktisadi ve İdari Bilimler Dergisi, Cilt 20, No1, 155-176, 2006.
- Bosc, P., Kraft, D. ve Petry, F. “Fuzzy Sets In Database and Information Systems: Status and Opportunities”, Fuzzy Sets and Systems, Cilt 1, No 156, 418-426, 2005.
- Ata, A. ve Kurnaz, S., “Bulanık Veri Tabanı ve Bulanık Sorgular Kullanılarak, İnsan Kaynakları Aday Seçme Sistemi Modelinin Oluşturulması ve Uygulanması”, Havacılık ve Uzay Teknolojileri Dergisi, Cilt 5, No 1, 41-52, 2011.
- Elmasri, R., Navathe, S., B., Fundamentals of Database Systems, Addison Wesley, 6, Boston/ABD, 2011.
- Choi, D. Y. ,“Enhancing The Power of Web Search Engines By Means of Fuzzy Query”, Decision Support Systems, Cilt 1, No 35, 31-44, 2003.
- Hudec, M., “An Approach to Fuzzy Database Querying, Analysis and Realisation”, ComSIS, Cilt 6 Sayı2, 127-140, 2009.
- Şenol, A., Veritabanlarında Genetik Algoritma ve Bulanık Mantık Tabanlı Esnek Sorgulama, Yüksek Lisans Tezi, Gazi Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2013.
- Daniel, L., Daniel, L., Digital Forensics for Legal Professionals, ,Syngress Book Co.,1, Waltham/ ABD, 287-293, 2012.
- Hudec, M.,. “Fuzzy Improvement of The SQL”. Yugoslav Journal of Operations Research, Cilt 21, Sayı 2, 239-251, 2011.
- Zhang, Y-C., Chen, Y-F., Ye X-L. ve Zheng J-L., Fuzzy Systems and Knowledge Discovery, Springer, 2, Berlin/Almanya, 430-441, 2005.
- Kuşçu, D., Karar Verme Süreçlerinde Bulanık Mantık Yaklaşımı, Yüksek Lisans Tezi, Marmara Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 2007.
- Cheng-Hsuing, W.,“Mining Fuzzy Spesific Rare Item Sets for Education Data”. Knowledge-Based System, Cilt 24, Sayı 5, 697-708, 2011.
- Kacprzyk, J., Pasi G., Vojtáš P. ve Zadrozny S., “Fuzzy Querying: Issues and Perspectives”. Kybernetika, Cilt 36, Sayı 6, 605-616, 2000.
- Özçakar, N., “Genetik Algoritmalar”, İstanbul Üniversitesi İşletme Fakültesi Dergisi, Cilt 27, Sayı 1, 69-82, (1998).
- Rasmussen, D., Yager R., “Summary SQL - A fuzzy tool for data mining”, Intelligent Data Analysis, Cilt 1, Sayı 1–4, 49–58, 1997.
- Asar, B., Standart Veritabanı Sistemlerinde Bulanık Küme Yaklaşımı ile Esnek Sorgulama, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 1999.
- Mutlu, T., Bulanık Olmayan Veri Tabanı Sistemleri İçin Bir Bulanık Sorgulama Aracı, Yüksek Lisans Tezi, İstanbul Teknik Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsü, 1996.
- Mishra, J.,“Fuzzy Query Processing”, International Journal of Research and Reviews in Next Generation Networks, Cilt 1, Sayı 1, 2011.
- Carrasco, R. A., Vila, M. A. ve Galindo, J.,. “FSQL: A Flexible Query Language for Data Mining”, Enterprise Information Systems, 5(1), 68 -74, 2003.
- Skrbic, S., Rackovic M. ve Takaci A., “The PFSQL Query Execution Process”, Novi Sad Journal of Mathematics, Cilt 41, Sayı 2, 161-179, 2011.
- Skrbic, S., Rackovic M. ve Takaci A., “Prioritized Fuzzy Logic Based Information Processing in Relational Databases”, Knowledge-Based Systems, Cilt 38, Sayı 1, 62-73, 2013.
- Galindo, J., Medina, J., Cubero, J. ve Garcia, M., “Relaxing The Universal Quantifier of The Division In Fuzzy Relational Databases” International Journal of Intelligent Systems, Cilt 16, Sayı 6, 713-742, 2001.
- Nikravesh, M. ve Azvine B., “Fuzzy Queries, Search and Decision Support System”, Soft Computing, Cilt 6, Sayı 5, 373-399, 2002
Ayrıntılar
| Bölüm | Makaleler |
|---|---|
| Yazarlar | |
| Yayımlanma Tarihi | 25 Aralık 2015 |
| Gönderilme Tarihi | 1 Nisan 2015 |
| Yayımlandığı Sayı | Yıl 2015 Cilt: 30 Sayı: 4 |