VERİ MADENCİLİĞİ ÇALIŞMALARI ÜZERİNE BİR ANALİZ: TÜRKİYE ADRESLİ YAYINLAR

Year 2017, , 1034 - 1047, 19.07.2017

Alptekin Durmuşoğlu

https://doi.org/10.17755/esosder.328714

Cited By: 2

Abstract

Veri Madenciliği (VM); ham
ve yığınlar halinde olan veri setlerinde, doğrudan tespit edilemeyen, gizli ve
anlamlı bilgilerin keşfedilmesine yönelik olarak bir dizi yöntemin kullanıldığı
bir araştırma alanıdır. Son yıllarda, veri depolama ve veri toplama
teknolojilerindeki ucuzlamaya paralel olarak artan veri miktarıyla VM
uygulamaları tüm dünyada giderek yaygınlaşmıştır. Uygulamadaki sayıca artış,
konuyla alakalı bilimsel yazındaki makalelerin de sayıca artışını beraberinde
getirmiştir. Bahsi geçen yayınların, bilimsel alandaki genel gidişatını
belirlemek, gerek araştırmacılar gerekse uygulayıcılar için çok çeşitli
faydalar sağlayacaktır. Bu doğrultuda; bu çalışmada, son on yılda indeksli
dergilerde (Science Citation Index-SCI, Science Citation Index-expanded, Social
Sciences Citation Index-SSCI ve Arts and Humanities Citation Index-AHCI) ve
konferanslarda yayınlanan (Conference Proceedings Citation Index) VM
çalışmaları ele alınmakta, bu çalışmaların; ülke, yazar, yöntem vb. dağılımları
ortaya konmaktadır. Ayrıca Türkiye adresli VM çalışmaları da ayrı bir başlık
altında ele alınmış ve bu çalışmaların nitelik ve nicelikleri irdelenmiştir. 

Keywords

Veri Madenciliği, bibliyometrik analiz, Türk araştırmacılar

References

• ASAN, A. (2013). Türk Dergilerinin Web of Science’teki Yeri, İmpakt Faktör (Etki Faktörü) ve h indeks. 16. Ulusal Halk Sağlığı Kongresi, 61–79.
• BİRANT, D., & Kut, A. (2007). ST-DBSCAN: An algorithm for clustering spatial–temporal data. Data & Knowledge Engineering, 60(1), 208–221.
• CHEN, D., Liu, Z., Luo, Z., Webber, M., & Chen, J. (2016). Bibliometric and visualized analysis of emergy research. Ecological Engineering, 90, 285–293.
• CHEN, H.-Q., Wang, X., He, L., Chen, P., Wan, Y., Yang, L., & Jiang, S. (2016). Chinese energy and fuels research priorities and trend: A bibliometric analysis. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 58, 966–975.
• DAIM, T. U., Rueda, G., Martin, H., & Gerdsri, P. (2006). Forecasting emerging technologies: Use of bibliometrics and patent analysis. Technological Forecasting and Social Change, 73(8), 981–1012.
• DATA Mining and Knowledge Discovery, Springer, 2016, http://link.springer.com/journal/10618
• DENER, M., Dörterler, M., & Orman, A. (2009). Açık Kaynak Kodlu Veri Madenciliği Programları: WEKA’da Örnek Uygulama. XI. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri, 787-96.
• DURMUŞOĞLU, A. (2016). A pre-assessment of past research on the topic of environmental-friendly electronics. Journal of Cleaner Production, 129, 305–314.
• DURMUŞOĞLU, A., & Dereli, T. (2013). Veri madenciliği alanında gerçekleştirilen çalışmalar üzerine bir inceleme ÜAS 2013: Üretim Araştırmaları Sempozyumu, 389–395.
• FAYYAD, U. M. (1997). Editorial. Data Mining and Knowledge Discovery, 1(1), 5–10.
• FAYYAD, U., Piatetsky-Shapiro, G., & Smyth, P. (1996). The KDD Process for Extracting Useful Knowledge from Volumes of Data. Commun. ACM, 39(11), 27–34.
• FAYYAD, U., Piatetsky-Shapiro, G., Smyth, P., & Uthurusamy, R. (1996). Advances in Knowledge Discovery and Data Mining. The MIT Press.
• FORSMAN, M. (2015). Beyond Bibliometrics: Harnessing Multidimensional Indicators of Scholarly Impact, Blaise Cronin, Cassidy R. Sugimoto (Eds.). MIT Press, Cambridge, MA (2014). Library & Information Science Research, 37(4), 383.
• GAROUSİ, V., & Mäntylä, M. V. (2016). Citations, research topics and active countries in software engineering: A bibliometrics study. Computer Science Review, 19, 56–77.
• GLYMOUR, C., Madigan, D., Pregibon, D., & Smyth, P. (1997). Statistical Themes and Lessons for Data Mining. Data Mining and Knowledge Discovery, 1(1), 11–28.
• MERIGÓ, J. M., Mas-Tur, A., Roig-Tierno, N., & Ribeiro-Soriano, D. (2015). A bibliometric overview of the Journal of Business Research between 1973 and 2014. Journal of Business Research, 68(12), 2645–2653.
• MHM, B. N., & PhD, J. B. B. M. (2000). A Pilot Study of Motivations, Inhibitors, and Facilitators of Association Members in Attending International Conferences. Journal of Convention & Exhibition Management, 2(2–3), 97–111.
• PERNER, P. (Ed.). (2010). Advances in Data Mining. Applications and Theoretical Aspects (Vol. 6171). Berlin, Heidelberg: Springer Berlin Heidelberg.
• POLAT, M., & Karahan, A. G. (2009). Multidisipliner Yeni Bir Bilim Dalı: Biyoinformatik ve Tıpta Uygulamaları. SDÜ Tıp Fakültesi Dergisi, 16(3).
• SAVAŞ, S., Topaloğlu, N., & Yılmaz, M. (2012). Veri Madenciliği ve Türkiyede’ki Uygulama Örnekleri. İstanbul Ticaret Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi, 11(21), 1–23.
• TEKEREK, A. (2011). Veri Madenciliği Süreçleri ve Açık Kaynak Kodlu Veri Madenciliği Araçları. XIII. Akademik Bilişim Konferansı Bildirileri, 161-169.
• THOMSON Reuters, New York, NY, ABD. Nisan 20, 2016, http://apps.webofknowledge.com/ TÜBİTAK-ULAKBİM. UBYT Programı Uygulama Esasları. http://cabim.ulakbim.gov.tr/wp-content/uploads/sites/4/2015/09/2016-Y%C4%B1l%C4%B1-UBYT-Program%C4%B1-Uygulama-Esaslar%C4%B1.pdf
• UNİVERSİTY of Granada,. (n.d.). SCImago Journal & Country Rank [SCImago Journal & Country Rank]. http://www.scimagojr.com/countryrank.php
• VINKLER, P. (2013). Would it be possible to increase the Hirsch-index, π-index or CDS-index by increasing the number of publications or citations only by unity? Journal of Informetrics, 7(1), 72–83.