Geri Dön

Dizgi eşleme algoritmalarının incelenmesi ve yeni bir dizgi eşleme algoritması

Research into string matching algorithms and a new string matching algorithm

  1. Tez No: 177344
  2. Yazar: ABDUL KADİR ERSİN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AYDIN CARUS
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2008
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Trakya Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  13. 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

  1. 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

    Türkçe

    2010

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. AYDIN CARUS

  2. 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

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolHacettepe Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ADNAN ÖZSOY

  3. Classification of abnormal respiratory sounds using deep learning techniques

    Solunum seslerinin derin öğrenme yöntemleri ile sınıflandırılması

    AHAMADI ABDALLAH IDRISSE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi Üniversitesi

    Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. OKTAY YILDIZ

  4. 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

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat Üniversitesi

    Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. CİHAN VAROL

  5. 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

    İngilizce

    1997

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEMİH BİLGEN