論文の概要: Association rule mining with earthquake data collected from Turkiye region

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2312.16158v1
• Date: Tue, 26 Dec 2023 18:36:01 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-12-27 14:34:40.472100
• Title: Association rule mining with earthquake data collected from Turkiye region
• Title（参考訳）: トゥルキエ地方から収集した地震データとルールマイニング
• Authors: Baha Alturan, Ilker Turker
• Abstract要約: この研究は、過去5年間にテュルクアイ地方で記録された地震に関する最も顕著な関連ルールを提示する。 その結果,様々な距離の地域から記録された事象に対する統計的推測が得られた。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/
• Abstract: Earthquakes are evaluated among the most destructive disasters for human beings, as also experienced for Turkiye region. Data science has the property of discovering hidden patterns in case a sufficient volume of data is supplied. Time dependency of events, specifically being defined by co-occurrence in a specific time window, may be handled as an associate rule mining task such as a market-basket analysis application. In this regard, we assumed each day's seismic activity as a single basket of events, leading to discovering the association patterns between these events. Consequently, this study presents the most prominent association rules for the earthquakes recorded in Turkiye region in the last 5 years, each year presented separately. Results indicate statistical inference with events recorded from regions of various distances, which could be further verified with geologic evidence from the field. As a result, we believe that the current study may form a statistical basis for the future works with the aid of machine learning algorithm performed for associate rule mining.
• Abstract（参考訳）: 地震は人間にとって最も破壊的な災害として評価され、トゥルキエ地方でも経験されている。 データサイエンスは、十分な量のデータが供給された場合に隠れたパターンを発見する特性を持っている。 特定の時間窓において共起によって定義されたイベントの時間依存性は、市場ベース分析アプリケーションのような関連するルールマイニングタスクとして扱われる。 この点において,毎日の地震活動は,イベントの単一のバスケットとして想定し,これらのイベントの関連パターンを見出した。 その結果,本研究は,過去5年間にテュルクアイ地方で記録された地震に関する最も顕著な関連ルールを,それぞれ別々に提示した。 結果は、様々な距離の領域から記録された事象に関する統計的推測を示し、フィールドからの地質学的証拠によってさらに検証することができる。 その結果,本研究は,関連ルールマイニングのための機械学習アルゴリズムを用いて,今後の研究の統計的基礎を形成する可能性が示唆された。

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