Clustering techniken und anwendungen in geographischen informationssystemen - Divilioğlu, Oğuz (My University, 2005)
Cografi Bilgi Sistemleri'nin son senelerde ticari alanlarda kullanimi yayginlasmistir. Bu kullanim özellikle dagitim ve pazar analizi amaçlarina yönelik olmaktadir. Dagitim ve pazar analizi amaçli cografi bilgi sistemlerinde, satis noktalarinin bölgelendirilmesi ve bu bölgelerin daha sonra degerlendirilmesi tezin amacini olusturmaktadir. Tezde cografi bilgi sistemleri ve veri madenciligi üzerine genel bir bilgi verilmis, mekansal verilerin yapisi anlatildiktan sonra, mekansal verilerin veri tabaninda temsili ve indeks yapilari açiklanmistir. Satis noktalarinin bölgelendirilmesi amaciyla kümeleme analizi çalismasi yapilmis, k-means ve DBSCAN algoritmalarinin sonuçlari örneklem üzerinde karsilastirilmis, DBSCAN algoritmasinin mekansal veri için uygunlugu gösterilmistir. DBSCAN algoritmasinin hizli çalismasi amaciyla tasarlanan komsuluk indeksi yapisiyla çözümü gösterilmis, ve dinamik olarak bu indeksi hazirlayacak bir yapi önerilmistir. Kümeleme analiziyle satis bölgelerinin tespitinden sonra, seçilen bir bölge analiz edilmis, hangi tip satis noktalarinin diger hangi tip satis noktalariyla birlikte bulundugu ve bu birlikteligin hangi bölgelerde olustugu, cografi birliktelik analizi ile tespit edilmistir. Son olarak bu bölgeler üzerinde sonuçlara yönelik, açilabilecek yeni satis noktalari üzerinde degerlendirmelerde bulunulmustur.

ZUSAMMENFASSUNG CLUSTERING TECHNIKEN UND ANWENDUNGEN IN GEOGRAPHISCHEN INFORMATIONSSYSTEMEN In den letzten Jahren werden die geographische Informationssysteme in Unternehmensbereich weit angewendet. Diese Anwendung entspricht zu den Ziele von Logistik und Geomarketing. Die Forschung und Bewertung von Verkaufsgebiete bildet das Ziel von der Thesis. In der Thesis, wurde eine allgemeine Information über die geographischen Informationssystemen und Data Mining gegeben. Nachdem die Struktur von spatial Daten erklaert wurde, wurde die Repraesentation von spatial Daten in Datenbanken und ihre Indexstrukturen erklaert. Um die Verkaufsgebiete aus der Datenmenge zu erzeugen, wurde Clusteranalyse ausgeführt, wurde die Ergebnisse von k-means mit DBSCAN vergliechen, und der günstige Algorithmus für spatial Daten wurde als DBSCAN bestimmt. Um DBSCAN Laufzeit zu beschleunigen wurde das Ergebnis mit dem Nachbarschaftsindexstruktur gezeigt, und ein System wurde praesentiert, das diesen Index dynamisch erzeugt. Nachdem die Verkaufsgebiete innerhalb der Datenprobe durch Clusteranalyse gefunden wurde, wurde eine gewaehlte Cluster/ Gebiet analisiert. In diesem Gebiet wurde untersucht, welche Typen von Verkaufspunkten mit welchen anderen Typen von Verkaufstypen wo zusammenbefinden. Diese Analyse wurde durch Anwendung von Colocation Analyse zur Verkaufspunkten ausgeführt. Nach Ergebnisse in diesen Gebieten, wurde Bewertungen über die zu öffnende Verkaufspunkte gemacht.
Keywords: Enformatik; Ticaret_Coğrafi Bilgi Sistemleri