Text mining: A burgeoning quality improvement tool
Metin veri madenciliği: Hızla gelişen bir kalite iyileştirme aracıdır
- Tez No: 176956
- Danışmanlar: PROF.DR. GERHARD WİLHELM WEBER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Matematik, Computer Engineering and Computer Science and Control, Industrial and Industrial Engineering, Mathematics
- Anahtar Kelimeler: Text Mining, Text Categorization, Quality Improvement, Service Sector, Manufacturing Industry
- Yıl: 2007
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Uygulamalı Matematik Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilimsel Hesaplama Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 119
Özet
Elimizdeki metin verileri sürekli artmakla beraber, içerdiği bilginin karmaşalılığı ve hacmi nedeniyle metinleri, insan gayretiyle yönetmek kesinlikle yetersiz kalmaktadır. Netice itibariyle, insan analizine yardımcı olabilmesi için, otomatikleştirilen çok büyük hacimlerdeki metin verilerinden yararlı bilgileri çıkarma gerksinimi apaçıktır. Metin veri madenciliği (MVM), çoğunlukla, metin verilerinden bilgi bulmayı hedefleyen otomatikleştirilmiş bir yöntemdir. Bu tezde, metin veri madenciliğinin kavramı, teknikleri ve uygulamaları sunulmaktadır. Çalışma, özellikle, metin sınıflandırmayla ilgili kavramların tanıtım ve ana fikirlerini sağlamaktadır. Bu da, doküman simgeleme modelleri, ağırlık verme metotları, özellik seçme metotları, özellik çıkarma, performans değerlendirme ve makine öğrenim tekniklerini içermektedir. Tez, metin veri madenciliğin bir kalite iyileştirme aracı olma görevselliğinden ayrıntılı bahsetmektedir. Hizmet sektörü ve imalat endüstrisinde metin veri madenciliği uygulamaları ile ilgili kapsamlı incelemeler yapılmaktadır. Tez, otelcilik sektörü (yorum kartı analizi) ve otomobil imalatı (galonda kaç mil) üzerinde uygulanan metin veri madenciliğinin iki geniş deneysel çalışmasını sunmaktadır. Ana Kelimeler: Metin Veri Madenciliği, Metin Sınıflandırma, Kalite İyileştirme, Hizmet Sektörü, İmalat Endüstrisi.
Özet (Çeviri)
While the amount of textual data available to us is constantly increasing, managing the texts by human effort is clearly inadequate for the volume and complexity of the information involved. Consequently, requirement for automated extraction of useful knowledge from huge amounts of textual data to assist human analysis is apparent. Text mining (TM) is mostly an automated technique that aims to discover knowledge from textual data. In this thesis, the notion of text mining, its techniques, applications are presented. In particular, the study provides the definition and overview of concepts in text categorization. This would include document representation models, weighting schemes, feature selection methods, feature extraction, performance measure and machine learning techniques. The thesis details the functionality of text mining as a quality improvement tool. It carries out an extensive survey of text mining applications within service sector and manufacturing industry. It presents two broad experimental studies tackling the potential use of text mining for the hotel industry (the comment card analysis), and in automobile manufacturer (miles per gallon analysis).
Benzer Tezler
- Çevrimiçi yorumların metin madenciliği ile analizi: İstanbul'daki alışveriş merkezleri üzerine bir çalışma
Analysis of online reviews with text mining: A study on shopping centers in Istanbul
NERGİZ SÖNMEZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ
- Data and text mining techniques on real medical data
Gerçek tıbbi veriler üzerinde veri ve doküman madenciliği tekniklerinin uygulanması
BURCU DEMİRDÜMEN
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ZİYA AKTAŞ
- Yapay zeka yaklaşımı ile son yıllarda ve geleceğe yönelik mesleki değişimler ve eğilimlerin analizi
Professional changes and trends in recent years and for the future
EBRU KARAAHMETOĞLU
Doktora
Türkçe
2023
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiKırıkkale ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SÜLEYMAN ERSÖZ
DOÇ. DR. ADNAN AKTEPE
- Genetik algoritma ve K-en yakın komşu kullanarak metin belgelerinin sınıflandırılması
Classification of text documents using genetic algorithm and K-nearest neighbors
PARISA LARIBI
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolVan Yüzüncü Yıl ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. RIDVAN SARAÇOĞLU
- Metin madenciliği ile dokümanlar arasındaki benzerliklerin bulunması
Finding similarities between documents using text mining techniques
SELÇUK DÖVEN
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBilgi Teknolojileri Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MEHMET ALPER TUNGA