Dizgi eşleme algoritmalarının incelenmesi ve yeni bir dizgi eşleme algoritması
Research into string matching algorithms and a new string matching algorithm
- Tez No: 177344
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AYDIN CARUS
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Trakya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 136
Özet
Bu tezde; günümüzde birçok alanda kullanılmakta olan dizgi eşleme algoritmaları incelenmiş, bu algoritmaların farklı alfabeler üzerindeki performansları belirlenerek, doğal dillerin yapısal farklılığının dizgi eşleme algoritmaları üzerindeki etkileri araştırılmıştır. Ayrıca alfabeyi oluşturan karakterleri gruplayarak bu grupların kullanım frekansına bağlı yeni ve hızlı bir dizgi eşleme algoritması sunulmuştur.Dördüncü bölümde verilen deneme sonuçlarına göre, algoritmalar alfabeler üzerinden ele alındığında ortalamada DNA alfabesi üzerinde en etkin algoritma Shift Or, rakam alfabesi üzerinde Berry-Ravindran, doğal dil alfabesi üzerinde ise en etkili algoritma Tuned Boyer Moore algoritması olarak tespit edilmiştir. Ortalamada DNA alfabesinde en kötü performansı Reverse Factor, rakam ve doğal dil alfabesinde ise en kötü performansı Forward Dawg Matching algoritması sergilemiştir.Araştırmada seçilen 8 farklı doğal dil için yapılan denemelerden elde edilen sonuçlara göre alfabe eleman sayısının algoritmaları etkilemesinin yanı sıra kullanılan doğal dillerin de algoritmaların performansını etkilediği belirlenmiştir.Bu çalışmada sunulan, kullanılan alfabedeki karakterleri gruplayarak arama işlemi gerçekleştiren ve doğal diller üzerinde dizgi eşleme yapabilen yeni dizgi eşleme algoritması, doğal diller üzerinde en etkin performans gösteren diğer algoritmalardan daha etkin bir performans sergilemiştir.ANAHTAR KELİMELER: Dizgi Eşleme, Dizgi Eşleme Algoritmaları, Yaklaşık Dizgi Eşleme, Doğal Dil, Karakter Gruplama.
Özet (Çeviri)
In this thesis; pattern matching algorithms are examined, their efficiencies over different alphabets are determined and the effects of structural differences of natural languages over pattern matching algorithms are researched. Besides, a fast pattern matching algorithm, which depends on group frequency of alphabet characters is presented.According to the tests given in Section 4, the most efficient algorithms are; Shift Or for DNA alphabet, Berry-Ravindran for numeral alphabet and Tuned Boyer Moore for natural language alphabet. The worst algorithms are; Reverse Factor for DNA alphabet and Forward Dawg Matching for both numeral and natural language alphabets.According to the test results of 8 different natural languages, it is identified that a pattern matching algorithm performance is affected not only with the total number of alphabet characters but also with structures of natural languages.The new pattern matching algorithm that is presented in this thesis, which can make searching by grouping the alphabet characters and perform string matching on natural languages, had shown better performance on natural languages than other effective pattern matching algorithms.KEYWORDS: String Matching, String Matching Algorithms, Approximate String Matching, Natural Language, Character Groupping.
Benzer Tezler
- Sıkıştırılmış metin veriler içinde dizgi eşleme algoritmalarının kullanılmasının incelenmesi ve yeni bir yaklaşımın geliştirilmesi
Studying of usage of pattern matching algorithms in compressed text data and developing a new approach
HALİL NUSRET BULUŞ
Doktora
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. AYDIN CARUS
- Effective and efficient parallelization of string matching algorithms using GPGPU accelerators
Dizgi eşleme algoritmalarırnın GPGPU hızlandırıcıları kullanılarak etkili ve verimli hızlandırılması
MENGÜ NAZLI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ADNAN ÖZSOY
- Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques
Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması
AHAMADI ABDALLAH IDRISSE
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ
- Comparison of pattern-matching algorithms on spam email detection
Spam emaıl tespiti üzerinde pattern-matchıng algoritmalarının karşılaştırılması
HEZHA M.TAREQ ABDULHADI ABDULHADI
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CİHAN VAROL
- Pararlel processing applications of string search algorithms on a transputer based network
Dizi arama algoritmalarının transputer tabanlı bir şebeke üzerinde koşut işleme uygulamaları
RÜŞTÜ MURAT TİRYAKİ
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMİH BİLGEN