Yazılım Hata Logları Kullanılarak Veri Madenciliği Uygulaması Gerçekleştirilmesi
Öz
Veri madenciliği; genellikle makine öğrenmesi tekniklerini kullanarak önceden bilinmeyen verilerden bilgi çıkarma sürecidir. Bu çalışmada bir kurumsal kaynak planlama yazılımına ait günlük hata loglarını toplayarak birtakım önişleme işlemleri gerçekleştirip, elde edilen veri üzerinde birliktelik analizi algoritması çalıştıran bir yazılım geliştirilmiştir. Bu yazılım sayesinde, bir hatanın oluşmasına yol açan olaylar arasındaki ilişkiler birliktelik analizi algoritması ile tespit edilerek, sonuçları yönetim kademesine e-posta ile raporlayan bir yapı kurulmuştur. Ayrıca hataya sebep olan sık örüntüler tespit edilmiş ve görselleştirilmiştir.
Anahtar Kelimeler
Kaynakça
- http:// en.wikipedia.org/wiki/Data_mining, (Erişim tarihi: Ocak 2014).
- Thuraisingham B., (2009) “Data Mining for Malicious Code Detection and Security Applications”, 2009. WI-IAT ‘09. IEEE/WIC/ACM International Joint Conferences on Web Intelligence and Intelligent Agent Technologies, ISBN : 978-0-7695-3801-3, Milan.
- Bora S.P., (2011) “Data mining and ware housing”, 2011 3rd International Conference on Electronics Computer Technology (ICECT), ISBN: 978-1-4244- 8678-6, Kanyakumari.
- Nagwani N. K., Bhansali A., (2010) “A Data Mining Model to Predict Software Bug Complexity Using Bug Estimation and Clustering”, 2010 International Conference on Recent Trends in Information, ISBN 13: 978-1-4244-5956-8, Kochi, Kerala.
- Breckel A., (2012) “Error Mining: Bug Detection Through Comparison with Large Code Databases”, 9th IEEE Working Conference on Mining Software Repositories (MSR), ISBN : 978-1-4673-1760-3, Zürich.
- Wijayasekara D., Manic, M., Wright, J.L., McQueen, M., (2012) “Mining Bug Databases for Unidentified Software Vulnerabilities”, 5th International Conference on Human System Interactions (HSI), ISBN : 978-1- 4673-4498-2, Perth, WA
- Nagwani N. K., Verma S., (2012) “Predicting Expert Developers for Newly Reported Bugs Using Frequent Terms Similarities of Bug Attributes”, 2011 9th International Conference on ICT and Knowledge Engineering (ICT & Knowledge Engineering), ISBN : 978-1-4577-2161-8, Bangkok.
- Gegick, M., Rotella, P., Tao Xie, (2010) “Identifying security bug reports via text mining: An industrial case study”, 7th IEEE Working Conference on Mining Software Repositories (MSR), ISBN: 978-1-4244- 6802-7, Cape Town
Ayrıntılar
Birincil Dil
Türkçe
Konular
Mühendislik
Bölüm
Araştırma Makalesi
Yayımlanma Tarihi
28 Nisan 2016
Gönderilme Tarihi
28 Eylül 2014
Kabul Tarihi
-
Yayımlandığı Sayı
Yıl 2015 Cilt: 27 Sayı: 1
Cited By
Sosyal Bilimlerde Büyük Veri Üzerine Yapılan Akademik Çalışmaların Analizi: YÖK Tez Örneği (2010 - 2020)
Akdeniz Üniversitesi İletişim Fakültesi Dergisi
https://doi.org/10.31123/akil.886708Book Rating Analysis Based on Feature Selection and Apriori Algorithm
Sinop Üniversitesi Fen Bilimleri Dergisi
https://doi.org/10.33484/sinopfbd.1688898