Original scientific paper

https://doi.org/10.17559/TV-20151008153755

Samoorganizirane mape s kliznim prozorom (SOM + SW)

Ulaş Çelenk ; Istanbul University, INNOVA, ITU Ayazaga Campus Teknokent ARI-4, Maslak, Istanbul, Turkey
Duygu Çelik Ertuğrul orcid.org/0000-0003-1380-705X ; Eastern Mediterranean University, Engineering Faculty, Computer Engineering Department, Famagusta, North Cyprus, via Mersin -10, Turkey
Metin Zontul ; Istanbul Aydin University, Faculty of Engineering, Software Engineering Dept., Halit Aydın Campus No: 38, Sefaköy–Küçükçekmece, Istanbul, 34295, Turkey
Osman Nuri Uçan ; Istanbul Aydin University, Faculty of Engineering, Electrical & Electronics Engineering Dept., Halit Aydın Campus No: 38, Sefaköy–Küçükçekmece, Istanbul, 34295, Turkey

Abstract

SOM je popularan algoritam umjetne neuronske mreže za obavljanje racionalnog grupiranja na mnogim različitim skupovima podataka. Postoji nedostatak SOM-e koja se može izvoditi na unaprijed definiranom dovršenom skupu podataka. Na vremenskim tokovima skupova podataka pojavljuju se razni problemi prilikom grupiranja pomoću standardne SOM-e jer se vremenski tokovi podataka generiraju ovisno o vremenu. U ovoj studiji značajka kliznog prozora uključena je u standardnu SOM-u za grupiranje vremenskih tokova podataka. Stoga, kombinacija SOM i kliznog prozora (SOM + SW) daje točnije rezultate prilikom grupiranja podataka na vremenskom toku skupova podataka. Da bi se to dokazalo, testiran je skup podataka o uporabi interneta mobilnog operatora u Turskoj. Uzeti skup podataka mobilnog operatera grupiran je prema klasičnoj SOM-i, a zatim je procijenjena buduća uporaba podataka pretplatnika. Isti skup podataka primijenjen je na SOM + SW za izvođenje istih simulacija.

Keywords

grupiranje; klizni prozor; mobilni operateri; samoorganizirane mape (SOM); vremenski tok skupova podataka

Hrčak ID:

190169

URI

https://hrcak.srce.hr/190169

Publication date:

3.12.2017.

Article data in other languages: english

Visits: 2.549 *