New event detectionusing chronological term ranking
Kronolojik terim ağırlıklandırması yöntemiyle yeni olay bulma
- Tez No: 246580
- Danışmanlar: PROF. DR. FAZLI CAN, YRD. DOÇ. DR. SEYİT KOÇBERBER
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2009
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İhsan Doğramacı Bilkent Üniversitesi
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 86
Özet
Son yıllarda İnternetteki hızlı gelişme, içeriğindeki bilgilerin sürekli artış göstermesi bubilgilerin düzenlenmesi ihtiyacını ortaya çıkarmıştır. Ayrıca Web ortamındaki haberkaynaklarının sayısında ve bu kaynaklar tarafından yayımlanan haberlerde aşırı artışgözlenmektedir. Bu artış sonrasında bu haberlerin düzenlenmesi içerisinden yeniolayların bulunması, yeni haberlerin izleyenlerinin tespiti önemli problem halinegelmiştir. Yeni olay bulma (YOB) ve izleme haber akışlarını takip ederek, bu sorunuçözmeyi amaçlamaktadır. Haberlerde genel olarak önemli konular haberin başlarındaverilmektedir. Bu gözlemden hareketle araştırmamızda YOB deneylerimizde en iyisonucu veren Okapi benzerlik formülünün terim ağırlıklandırması fonksiyonunudeğiştirerek, kelimelerin haber içindeki sırasını bu fonksiyona uyarlayarak bunu YOBsisteminde kullandık. Bu amaçla, Türkçe için hazırlanmış olan BilCol2005 derlemiylebirçok deney gerçekleştirdik. BilCol2005 deney derlemi TDT çalışmalarındanesinlenerek hazırlanmıştır. Derlem 209,305 dokümandan ve seksen tanesi insanlartarafından etiketlenmiş olaylardan oluşmaktadır. Bu çalışmada çeşitli kronolojik terimağırlıklandırması (KTA) fonksiyonlarının, başarımı %13 kadar arttırdığı gözlenmiştir.Ayrıca KTA kullanarak yapılan YOB sisteminin BilCol2005'ten N-geçişli bulmayöntemiyle elde edilen farklı deney derlemlerinde de başarılı sonuçlar verdiğigözlenmiştir. Yapılan test sonuçlarında iyileştirmeler istatistiksek olarak kayda değerolduğu gözlenmiştir.
Özet (Çeviri)
News web pages are an important resource for news consumers since the Internetprovides the most up-to-date information. However, the abundance of this informationis overwhelming. In order to solve this problem, news articles should be organized invarious ways. For example, new event detection (NED) and tracking studies aim tosolve this problem by categorizing news stories according to events. Generally,important issues are presented at the beginning of news articles. Based on thisobservation, we modify the term weighting component of the Okapi similarity measurein several different ways and use them in NED. We perform numerous experiments inTurkish using the BilCol2005 test collection that contains 209,305 documents from theentire year of 2005 and involves several events in which eighty of them are annotated byhumans. In this study, we developed various chronological term ranking (CTR)functions using term positions with several parameters. Our experimental results showthat CTR in combination with Okapi improves the effectiveness of a baseline systemwith a desirable performance up to 13%. We demonstrate that NED using CTR has arobust performance in different versions of TDT collection generated by N-passdetection evaluation. The tests indicate that the improvements are statisticallysignificant.
Benzer Tezler
- Gezgin etmenler ve doğadan esinlenen sezgiseller kullanarak dağıtık bilgisayar güvenliğinin sağlanması
Distributed computer security using mobile agents and nature inspired algorithms
UĞUR AKYAZI
Doktora
Türkçe
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. A. ŞİMA ETANER UYAR
- Android malware detection using audio and image data transformation
Ses ve görüntü dönüşümü kullanilarak android kötücül yazilim tespiti
OĞUZ EMRE KURAL
Doktora
İngilizce
2023
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOndokuz Mayıs ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERDAL KILIÇ
- Basitleştirilmiş mahalanobis mesafesi ve doğrusal korelasyona dayalı öznitelik seçimi kullanarak ağ anomali tespiti
Network anomaly detection using linear correlation based feature selection and simplified mahalanobis distance
FURKAN ALAYBEG
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilişim Sistemleri Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ URAZ YAVANOĞLU
- Firesense: Wildfire detection using Wireless Sensor Networks
Firesense: Kablosuz Duyarga Ağlar ile orman yangınlarının tespiti
BİLGİN KOŞUCU
Yüksek Lisans
İngilizce
2009
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYeditepe ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. GÜRHAN KÜÇÜK
- Transfer öğrenmesi tabanlı hibrit evrişimsel sinir ağı modelleri kullanılarak meme kanseri teşhisi
Breast cancer detection using transfer learning based hybrid convolutional neural network models
CHINGIZ SEYIDBAYLI
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Mekatronik MühendisliğiYıldız Teknik ÜniversitesiMekatronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. CENK ULU