Geri Dön

Online new event detection and clustering using the concepts of the cover coefficient-based clustering methodology

Kaplama katsayısı tabanlı küme oluşturma metodolojisi kullanarak anında yeni olay belirleme ve küme oluşturma

  1. Tez No: 129192
  2. Yazar: AHMET VURAL
  3. Danışmanlar: PROF. DR. FAZLI CAN
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Clustering, on-line event clustering, on-line event detection. Ill
  7. Yıl: 2002
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 81

Özet

ÖZET KAPLAMA KATSAYISI TABANLI KÜME OLUŞTURMA METODOLOJİSİ KULLANARAK ANINDA YENİ OLAY BELİRLEME VE KÜME OLUŞTURMA Ahmet Vural Bilgisayar Mühendisliği, Yüksek Lisans Tez Yöneticisi: Prof. Ör. Fazlı Can Ağustos, 2002 Bu çalışmada, anında yeni olay belirlemek ve olay kümeleri oluşturmak amacıyla, kaplama katsayısı tabanlı küme oluşturma metodolojisi (C^M) kavramları kullanıldı. Çahşmanın ana teması, yeni olay belirlemek için Ç?M algoritmasının tohum seçme işlemini kullanmaktır. C3M'in çalışma prensibi arımda kümelemeye uygun olmadığından, algoritmada değişiklikler yapıldı. Ayrıca, çok büyük olay kümelerinin oluşumunu önlemek ve bütün dokümanlara, tohum olabilmeleri için eşit şans tanımak amacıyla, pencere yöntemi kullanıldı. Tohum dokümanlarının miktarını kontrol etmek maksadıyla, olay kümeleme işi için bir eşik kavramı ortaya çıkarıldı. Bu kavramı, çok küçük değişikliklerle, yeni olay belirlemede de kullanıldı. Deneyler esnasında, orjinal konu belirleme ve takip çalışmasında da kullanıldı. TDT1 yığınından yararlanılmıştır. Yeni olay belirleme ve olay kümeleme işlemlerinde TDT1 yığınının ağırlıklı ve düz uyarlamaları kullanıldı. Düz uygulamalar için daha iyi sonuçlar elde edildi. Aranda olay belirleme alanındaki sonuçlar DMASS yaklaşımınınkilerle karşılaştırıldığında yanlış alarm oranlan açısaldan daha iyi performans elde edilmiştir. Anahtar Sözcükler. Kümeleme, anında olay kümelemesi, anında olay belirleme.

Özet (Çeviri)

ABSTRACT ONLINE NEW EVENT DETECTION AND CLUSTERING USING THE CONCEPTS OF THE COVER COEFFICIENT-BASED CLUSTERING METHODOLOGY Ahmet Vural M.S. in Computer Engineering Supervisor: Prof. Dr. Fazlı Can August, 2002 In this study, we use the concepts of the cover coefficient-based clustering methodology (C3M) for on-line new event detection and event clustering. The main idea of the study is to use the seed selection process of the C M algorithm for the purpose of detecting new events. Since C3M works in a retrospective manner, we modify the algorithm to work in an on-line environment. Furthermore, in order to prevent producing oversized event clusters, and to give equal chance to all documents to be the seed of a new event, we employ the window size concept. Since we desire to control the number of seed documents, we introduce a threshold concept to the event clustering algorithm. We also use the threshold concept, with a little modification, in the on-line event detection. In the experiments we use TDT1 corpus, which is also used in the original topic detection and tracking study. In event clustering and event detection, we use both binary and weighted versions of TDT1 corpus. With the binary implementation, we obtain better results. When we compare our on-line event detection results to the results of UMASS approach, we obtain better performance in terms of false alarm rates.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    506374

    Wide-area measurement-based early prediction and corrective control for transient stability in power systems

    Güç sistemlerinde geçici hal kararlılığı için geniş alan ölçümlerine dayalı erken kestirim ve düzeltici kontrol

    MOHAMMED S.M. MAHDI

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ

  2. Tez No

    713829

    RFMLP based customer segmentation and customer churn analysis in heavy equipment industry using customer transactions data

    İş makinesi sektöründe müşteri işlem verilerini kullanarak RFMLP tabanlı müşteri segmentasyonu ve müşteri kayıp analizi

    MUSTAFA ÇAMLICA

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. FETHİ ÇALIŞIR

  3. Tez No

    445032

    Community event prediction in evolving social networks

    Dinamik sosyal ağlarda topluluk olay öngörüsü

    NAGEHAN İLHAN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ

  4. Tez No

    488058

    Ağ trafiğinin analizi, anomali tespiti ve değerlendirme

    Analysis of network traffic, anomaly detection and evaluation

    AKIN ASLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENVER ÖZDEMİR

  5. Tez No

    900982

    Deepfakes in cybersecurity: A holistic and foundational ontology

    Siber güvenlikte yapay montaj video: Bütünsel ve temel bir ontoloji

    FAIZA KHALID

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKarabük Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OĞUZHAN MENEMENCİOĞLU

Geri Dön