Veri madenciliği sınıflandırma algoritmaları ile e-posta önemliliğinin belirlenmesi

---

Tezin Türü: Yüksek Lisans

Tezin Yürütüldüğü Kurum: Çukurova Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, İstatistik, Türkiye

Tezin Onay Tarihi: 2018

Tezin Dili: Türkçe

Öğrenci: Burcu Kale

Asıl Danışman (Eş Danışmanlı Tezler İçin): GÜZİN YÜKSEL

Açık Arşiv Koleksiyonu: AVESİS Açık Erişim Koleksiyonu

Özet:

Günümüzde internet ortamında yaptığımız her hareket çeşitli araştırmacılar tarafından takip edilmekte ve kayıt altına alınmaktadır. Veri madenciliği, gizli veri tahminlerini büyük veri tabanlarından çıkaran, veri ambarındaki önemli bilgileri analiz etme potansiyeline sahip güçlü ve yeni bir teknolojidir. Bu çalışmada önemli e-postaları ayırt edici belirgin farkları ortaya çıkarıp bunları öğrenen bir yapay zekâ tasarlanmaktadır. Çalışmada 19 değişkenden oluşan 4.709 birimlik veri üzerinde analizler gerçekleştirilmiştir. Decision Tree, Deep Learning, Gradient Boosted Tree, K-NN, Naive Bayes, Random Forest ve Logistic Regression sınıflandırma algoritmaları seçilmiş ve doğruluk, ağırlıklı ortalama anma, ağırlıklı ortalama duyarlılık ve kök hata kareler ortalaması istatistikleri kullanılarak karşılaştırılmış ve en iyi sınıflandırma algoritması belirlenmiştir. Analizler için Rapid Miner veri madenciliği programı kullanılmıştır. Anahtar Kelimeler: Büyük Veri, Sınıflandırma Algoritmaları, Önemli E-postalar, Rapid Miner