Редактор: досент Н

Assosiasiya modulları 
Market Basket Analysis (BA) – «Alıçı zənbili»nin analizi metodu
. Bu metodun 
adı hansı malların birlikdə alınması ehtimalının təyini məsələsindən götürülüb. 
Lakin onun tətbiqinin real miqyası geniĢdir. Məsələn, məhsul kimi, WEB
səhifələri, müĢtərinin bu və ya digər xarakteristikaları və s. götürülə bilər. BA 
alqoritminin giriĢinə sətri bir zənbilə (məsələn kassa ceki) uyğun olan, sütunları isə 

---

581 
baxılan əlamətin (malın) olub - olmamasını göstərən 1 və 0-la doldurulmuĢ binar 
matris verilir. CıxıĢda isə birgə rast gələn əlamətlərin (onların ehtimallarının və 
doğruluqlarının qiymətlərini göstərməklə) klasterləri formalaĢdırılır. Bundan əlavə, 
«əgər A əlaməti varsa, onda .... ehtimalla B əlaməti və .. .ehtimalla Ç əlaməti var» 
tipli assosiativ istiqamətlənmiĢ qaydalar da tərtib edilir. 
Transaçtional Basket Analysis (TB) –Tranzaksiyalı «zənbil» analizi
. BA 
alqoritminin modifikasiyasıdır və cox böyük həçmli verilənlərin analizi ücün tətbiq 
edilir. Bu modulda verilənlər bazasının hər bir yazısı bir zənbilə yox, bir 
tranzaksiyaya uyğun götürülür. Bu alqoritm əsasında ĠNTERNET - mağazalarda 
məhsulların reklamı və tövsiyyə edilməsi ücün ayrıça «X-SellAnalyst» proqram 
məhsulu hazırlanmıĢdır. 
Mətni analiz modulları 
POLYANALYST sistemində DATA MINING instrumentləri ilə təbii dildə 
mətnlərin analizi metodları –TEXT MINING alqoritmləri – inteqrasiya edilmiĢdir. 
Həmin modullara qısaça baxaq. 
Text Analysis (TA) –Mətni analiz
modulu verilənlər bazalarında 
strukturlaĢdırılmamıĢ mətni sahələrin formallaĢdırılması ücün istifadə edilir. Bu 
zaman mətn tipli sahə bul əlamətlərinin dəsti kimi təsvir edilir. Bu əlamətlər 
baxılan sözun mətndə varlığını və rastgəlmə tezliyini, onun dayanıqlı
sözbirləĢməsi və ya anlayıĢ olmasını əks etdirirlər. Bununla da sistemdə 
reallaĢdırılan DATA MINING alqoritmlərinin mətni sahələrə tətbiqi ücün imkan 
yaranır. Bundan əlavə, bu metoddan daha cox yayılmıĢ anlayıĢların avtomatik 
ayrılması hesabına mətni komponentlərin yaxĢı baĢa düĢülməsi ücün istifadə oluna 
bilər. 
Text Çateqorizer (TÇ)- Mətnlərin kataloqizatoru modulu
mövçud mətnlərin 
iyerarxik kataloqunu avtomatik yaratmağa və ağaçvari strukturun hər bir qovĢağını 
niĢanlamağa imkan verir. Bununla da analiz edilən mətn sahələrinin tematik 
strukturunu asan baĢa düĢmək mümkün olur. 
Link Terms (LT) – AnlayıĢların əlaqəsi
modulu tədqiq edilən verilənlər
bazasının mətn sahələrində rast gələn anlayıĢlar arasında əlaqələri üzə cıxarmaq və 

---

582 
onları qraf Ģəklində təsvir etmək ücündür. Həmin qrafdan həmcinin secilən 
əlaqələri reallaĢdıran yazıları təyin etmək ücün istifadə edilə bilər. 
Mətni verilənlərlə iĢləmək ücün POLYANALYST sisteminə iki tip 
alqoritmlər daxil edilmiĢdir: 
1.Acar sözləri üzə cıxaran və onlarla iĢləyən alqoritmlər; 
2.Mətnləri sorğular dilinin köməyilə istifadəci tərəfindən təyin edilən siniflərə 
ayıran alqoritmlər. 
1-çi tip alqoritmlər yalnız ingilis dilində mətnlərlə iĢləyir. 2-çi tip alqoritmlər 
isə həm ingilis, həm də rus dillərindəki mətnlərlə iĢləyə bilirlər. 
Text OLAP (OLAP mətni) və Taxonomies (taksononiyalar).
Bir-birinə oxĢar olan bu metodlar mətnlərin kateqoriyalaĢdırılması ücün 
istifadə edilir. OLAP mətnində istifadəci mətni sorğudan ibarət olan adlandırılmıĢ 
sütunlar yaradır, məsələn: 

cıxarma

AND

neft

AND NOT (

filiz

OR 

kömür

OR 

qaz

)». Modulun iĢ prosesində sorğunun hər bir Ģərti verilənlər bazasının hər 
bir sənədinə tətbiq edilir və uyğunluq halında həmin sənəd uyğun kateqoriyaya aid 
edilir. Modulun iĢi qurtarandan sonra istifadəci lazımi sütunu secib, həmin Ģərtə 
çavab verən mətnlərə baxa bilər. Tapılan sözlər həmin sənədlərdə müxtəlif 
rənglərlə təsvir edilir. 
Taksonomiyalarla iĢləmə zamanı istifadəci sorğu Ģərtlərinə uyğun ağaçvari 
struktur quraĢdırır. Sistem hər bir sənədi bu ağaçın qovĢaqlarına uyğun taksona 
(qrupa) aid edir. Modul iĢini qurtardıqdan sonra istifadəci taksonomiyanın (ağaçın) 
doldurulmuĢ qovĢaqları ilə hərəkət edərək rənglənmiĢ sözlərlə ifadə edilmiĢ 
sənədlərə baxa bilər.