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
- Tez No: 129192
- Danışmanlar: PROF. DR. FAZLI CAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Kümeleme, Clustering, on-line event clustering, on-line event detection. Ill
- Yıl: 2002
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
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
- Mekansal ve sosyoekonomik parametrelerin çocuk suçluluğu ile ilişkisinin CBS ile araştırılması
Investigation the relationship of spatial and socioeconomic parameters on juvenile delinquency through CBS
BİLGE BOZKURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Uygulamaları Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. AHMET ÖZGÜR DOĞRU
- Long term competitive advantage effect on company value with fuzzy logic and machine learning applications
Bulanık mantık ve makine öğrenmesi uygulamaları ile uzun vadeli rekabet avantajının şirket değeri üzerine etkisi
ZEKERİYA BİLDİK
Doktora
İngilizce
2024
İşletmeİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. KAYA TOKMAKÇIOĞLU
- Uydu verileri ile İstanbul Boğazı ve Haliç'de su kirliliğinin makro düzeyde belirlenmesi
Intrepretation at macro level as pollution of water resources of remotely sensed data of Bosphorus and golden horn estuary by an unsupervised and supervised classification method
H.GONCA COŞKUN
- 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
2022
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. FETHİ ÇALIŞIR
- 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
2018
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiElektrik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VEYSEL MURAT İSTEMİHAN GENÇ