Association rule mining with earthquake data collected from Turkiye region

要約

トルキエ地域でも経験したように、地震は人類にとって最も破壊的な災害の一つと評価されています。
データサイエンスには、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性質があります。
イベントの時間依存性、特に特定の時間枠での同時発生によって定義されるイベントは、マーケット バスケット分析アプリケーションなどの関連ルール マイニング タスクとして処理できます。
この点において、私たちは毎日の地震活動を単一のイベントバスケットとして仮定し、これらのイベント間の関連パターンの発見につながりました。
その結果、この研究では、過去 5 年間にトルキエ地方で記録された地震の最も顕著な相関規則を、各年ごとに個別に示します。
結果は、さまざまな距離の領域から記録されたイベントによる統計的推論を示しており、現場からの地質学的証拠でさらに検証できる可能性があります。
その結果、現在の研究は、アソシエイトルールマイニングのために実行される機械学習アルゴリズムの助けを借りて、将来の研究のための統計的基礎を形成する可能性があると考えています。

要約(オリジナル)

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.

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