Özet:

Veri madenciliği, farklı formatlarda saklanan büyük hacimli verilerdeki bilgi keşfine ilişkin çeşitli yaklaşımları nedeniyle araştırmacılar için geniş bir alandır. Veri madenciliği tekniklerini uygulanarak, bilinmeyen örüntülerin keşfi ve veriler arasındaki ilişkiler keşfedilir. Veri madenciliğinin farklı işlevleri temel alarak sınıflandırma, kümeleme, özellik seçimi ve birliktelik kuralı madenciliği olarak sınıflandırılmıştır. Birbirleriyle ilişkili verilerden özelliklerin çıkarılması ve aralarındaki ilişkilerin büyüklüğünün tespit edilmesine yönelik çalışmalar birliktelik kuralları olarak tanımlanır. En fazla kullanılan birliktelik kuralı algoritmaları Apriori ve FP-Growth algoritmalarıdır. Bu çalışmada amaç genel olarak sepet market analizlerinde kullanılan bu kural çıkarımı yöntemlerinin farklı çalışmalarda da kullanımını göstermektir. Bu amaçla yüksekokul öğrencilerinin sosyal medya kullanım eğilimleri araştırması için yapılan çalışma Fp-Growth algoritması ile modellenmiştir. Model sonucunda öğrencilerin mahremiyet sorunları olmasına rağmen, sosyal medya araçlarında paylaşım yapmaktan kaçınmadıkları görülmektedir. Öğrenciler üzerinde aile ve toplum baskısının hissedilir bir etkisi olduğu gözlenmiştir.

Anahtar Kelimeler: