Terör Saldırılarını İçeren Büyük Verinin Makine Öğrenmesi Teknikleri ile Analizi

Authors : Mustafa ULAŞ, Bariş KARABAY

Pages : 267-277

Doi:10.35234/fumbd.643710

View : 37 | Download : 9

Publication Date : 2020-03-03

Article Type : Research Paper

Abstract :Bu çalışmada 1970-2017 tarihleri arasındaki çeşitli haber kaynaklarından ve uluslararası geçerliliği kanıtlanmış haber ajanslarından elde edilen terör verilerinin bir araya gelerek oluşturulan Global Terrorism Database (GTD) isimli veri kümesi ele alınmıştır. Terör olaylarının büyük veri çerçevesinde makine öğrenmesi teknikleri ile analizi ve sınıflandırma işlemleri gerçekleştirilmiştir. GTD veri kümesine makine öğrenmesi yöntemlerinden sınıflandırma algoritmaları uygulanarak, bir terör olayının hangi terör örgütü tarafından gerçekleştirildiğini tahmin eden büyük veri işleme aracı geliştirilmiştir. Bir terör olayında saldırının tipi, saldırı yapılan ülke, bölge, saldırının hedef kitlesi ve kullanılan silah türü gibi özellikler ele alınarak tahmin edilmede kullanılmıştır. Büyük veri işleme aracının geliştirilmesinde Apache Spark (PySpark) çatısı ve Python programlama dili kullanılmıştır. GTD veri kümesi içeriğinde bulunan en çok saldırı gerçekleştiren ilk 10 terör örgütü ele alınarak, altı farklı sınıflandırma algoritması uygulanmıştır. Bu algoritmalar arasında performans değerlendirmesi yapılmış ve karşılaştırılmıştır. Uygulanan algoritmalar arasından en yüksek ağırlıklı doğruluk oranı olarak K-En Yakın Komşu (KNN) algoritması % 98,2 ile en yüksek değer bulunmuştur. Lojistik Regresyon (LR) algoritmasının büyük veri kümesi için uygun olmadığı tespit edilmiştir.
Keywords : Büyük veri, Apache spark, maikne öğrenmesi

ORIGINAL ARTICLE URL