Makine öğrenmesi teknikleri ile RSS besleme yönetimi
RSS feeding management by machine learning techniques
- Tez No: 285467
- Danışmanlar: DOÇ. DR. H. İBRAHİM BÜLBÜL
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2011
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Bilişim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 67
Özet
Son yıllarda Internet' in hızlı gelişimi ve buna bağlı olarak da internette bilgi birikimi artmaktadır. Forumlar, Blog sayfaları, haber kaynakları, e-ticaret ve e-öğrenme gibi kavramlar yaygınlaşmaktadır. İster nitelikli ister niteliksiz olsun bütün bu birikimler bilgi kirliliğine yol açmaktadır. Bilgiye erişmek için birden fazla aynı türde sitenin ziyaret edilmesi ve bu sitelerden uygun bilgilerin bir araya getirilmesi gerekmektedir. Kullanıcı erişilen bilgileri sınıflandırma ve analiz etme ve gereksiz bilgileri ayırt etme gereksinimi duymaktadır. Bu çalışmada Makine Öğrenmesi teknikleri ile kullanıcıya bilgiyi filtrelemesinde veya analiz etmesinde kolaylık sağlayan bir sistem sunulması amaçlanmıştır. ?Rss? teknolojisinin Web ortamına getirdiği yeniliklerle tek bir Web sayfasından bilgilere erişim sağlanabilmektedir.Bu çalışmada, birden fazla kaynağa ait ?Rss? adresleri, bir Script dili ve veri tabanı programı yardımı ile kullanıcının haber okuma alışkanlığının Web sitesine öğretilmesi amaçlanmıştır.
Özet (Çeviri)
The knowledge accumulation is being increased by the effects of the radip development of the internet in recent years. Terms are becoming common in use such as forums, blog pages, news sources, e-commerce and e- learning. Whether qualified or unqualified, all these accumulation causes the knowledge pollution. In order to reach the information; more than one site, which are similar with eachother, must be visited and appropriate information needs to be brought together. The user needs to classify and analyze the accessed data and distinguish these data from the unnecassary information. In this study, it has been purposed to present a system which provides convenience to the user while analizing or filtering the data by the machine learning tecniques. It?s provided to access the information from only one web site, by the innovations which are brought by the Rss Technology to the web environment.In this study, it?s aimed to teach the users? news reading habits to the web site by the help of the Rss adressess which belong more than one source, a script language and a database programme.
Benzer Tezler
- Sıralı küme örneklemesine dayalı makine öğrenmesi teknikleri
Machine learning techniques based on ranked set sampling
SENA ASLAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
İstatistikDokuz Eylül Üniversitesiİstatistik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. TUĞBA YILDIZ
- Estimation of global innovation index scores with machine learning
Makine öğrenmesi teknikleri ile küresel inovasyon endeksini tahminleme
RABİA SULTAN YILDIRIM
Doktora
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiAdana Alparslan Türkeş Bilim Ve Teknoloji ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEŞE YALÇIN
DOÇ. DR. MURAT OTURAKÇI
- Makine öğrenmesi teknikleri ile haber kaynakları kullanılarak kripto para-Bitcoin tahmini
Crypto currency - Bitcoin prediction using machine learning techniques and news sources
HATİCE EKENEK
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolKonya Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ ALİ SAĞLAM
- Automated lane change decision making for autonomous vehicles using machine learning techniques
Makine öğrenmesi teknikleri ile otonom araçlarda şerit değişimine karar verme
MEHDI NASIRI
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiKontrol ve Otomasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. GÜLAY ÖKE GÜNEL
- Makine öğrenmesi teknikleri ile yürüyüş verileri kullanılarak Parkinson hastalığının ön tespiti
Preliminary detection of Parkinson's disease using machine learning techniques and gait data
SİNEM AYNA ALTUNTAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolTrakya ÜniversitesiHesaplamalı Bilimler Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OĞUZHAN ERDEM
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEZER ULUKAYA