Akademik Veri Yönetim Sistemi
Tezin Türü: Doktora
Tezin Yürütüldüğü Kurum: Gazi Üniversitesi, Fen Bilimleri Enstitüsü, Türkiye
Tezin Onay Tarihi: 2018
Öğrenci: RAMAZAN ARSLAN
Danışman: HACI HASAN ÖRKCÜ
Özet:Kaçakçılık, birçok ülke için ekonomik ve sosyal yönden olumsuz etkiye sahiptir. Ayrıca kaçakçılık, terör ve suç örgütlerine finansal destek sağlamaktadır. Kayıt dışı olan bu ekonomik hareketlilik, aynı zamanda devleti de büyük bir gelir kaybına uğratmaktadır. Kaçakcılık suçlarına karşı önlem almada kaçakçılık türüne göre suç bölgelerin oluşturulması bölgesel tedbirler alınması açısından önemlidir. Ayrıca kaçakçılığa konu olan malzemelerin birbirleriyle olan ilişkisi ve kaçakçılıkta yakalanan malzeme türüne göre suçluların profillerinin çıkartılması açısından da ayrı öneme sahiptir. Bu amaçları gerçekleştirmek için geleneksel kümeleme yöntemleri yetersiz kalmaktadır. Bu çalışmada suç verilerinin analizi için ikili kümeleme yöntemleri önerilmiştir. Çalışma kapsamında CC, Quest, xMotif, Bimax ve Plaid ikili kümeleme yöntemleri tanıtılmış ve yapay veri üzerinden performans karşılaştırmaları yapılmıştır. Suç türlerine göre şehirler ve kaçakçılık malzemelerine göre suçlular ikili kümeleme yöntemiyle kümelenmiş ve bunun sonucunda suç bölgeleriyle suçlu profilleri elde edilmiştir.