Geri Dön

Analysis and comparison of combination algorithms for joining ranked inputs

Sıralı girdilerin birleştirilmesi için birleşim algoritmalarının analiz ve karşılaştırılması

  1. Tez No: 138848
  2. Yazar: TUBA ÜLKER
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ADİL ALPKOÇAK
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Skor birleştirme fonksiyonları, birleştirme algoritmaları, sıralı girdi kümeleri, karmaşık sorgular, Score aggregation functions, combination algorithms, ranked input sets, complex queries
  7. Yıl: 2003
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Dokuz Eylül Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 115

Özet

IV ÖZET Bu çalışma, skor birleştirme fonksiyonlarının ve birleştirme algoritmalarının ayrı ayrı karşılaştırmasını verir. Sekiz doğrusal skor birleştirme fonksiyonu ve altı birleştirme algoritması PAMIR adı verilen deneysel paralel bir çoklu ortam bilgi sorgulama sistemi üzerinde analiz edildi, uygulandı ve karşılaştırıldı. Bu sistem 68040 farklı JPEG resimden oluşan Corel Resim kolleksiyonunu kullanır. Kolleksiyondaki herbir resim üç ana özellik ile ifade edilir. PAMIR sisteminin sorgu formatı bu 3 özelliğin birleşimini içeren karmaşık sorgulardan oluşur. Bu deneysel paralel çoklu ortam bilgi sorgulama sistemi Linux işletim sisteminde C kullanılarak geliştirilmiştir. Sistemin çoklu-işlem silsileli bölümü ise standart Linux ortamındaki POSIX iş parçacıkları kullanılarak gerçekleştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Ill ABSTRACT This study gives a comparison of score aggregation functions and combination algorithms separately. Eight linear score aggregation functions and six combination algorithms have been analyzed, implemented and compared on an experimental parallel multimedia information retrieval system called PAMIR. This system uses the Corel Image Collection that includes 68040 different JPEG images. Each image in the collection is described with three main features. The query format of PAMIR system is formed by complex queries that are combination of three features. This experimental parallel multimedia information retrieval system is developed using C under Linux Operating System. Multi-threaded part of the system is designed by using POSIX threads under standard Linux environment.

Benzer Tezler

  1. Kardiyovasküler hastalıklarının teşhisine yönelik makine öğrenmesi algoritmaları ile karar destek sistemi tasarımı

    Decision support system design with machine learning algorithms for the diagnosis of cardiovascular diseases

    AMIR KARAJ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilim ve TeknolojiMarmara Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ZEHRA AYSUN ALTIKARDEŞ

    PROF. DR. ALİ SERDAR FAK

  2. Kablosuz heterojen ağlarda dikey el değiştirme kararının optimizasyonu

    Optimization of vertical handover decision in wireless heterogeneous networks

    UTKU ÖZMAT

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAKAN ALİ ÇIRPAN

  3. Türkçe metinlerde duygu analizi

    Sentiment analysis in Turkish texts

    CUMALİ TÜRKMENOĞLU

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AHMET CÜNEYD TANTUĞ

  4. Derin öğrenme yöntemleri ile duygu analizi ve aktivasyon fonksiyonlarının karşılaştırılması

    Sentiment analysis with deep learning methods and comparison of activation functions

    MUHAMMED AHMET DEMİRTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAtatürk Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA AYDIN

  5. Beyin tümörünün verimli sınıflandırılması için makine öğrenme yöntemleri araştırması

    Investigating machine learning frameworks for efficient classification of brain tumor

    ALAA ALNEMER

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ALİ OKATAN