Geri Dön

Makine öğrenmesi teknikleri ile RSS besleme yönetimi

RSS feeding management by machine learning techniques

  1. Tez No: 285467
  2. Yazar: TUĞRUL YARDIMCI
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. H. İBRAHİM BÜLBÜL
  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: 2011
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Bilişim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Eğitimi Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. 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

  1. Sıralı küme örneklemesine dayalı makine öğrenmesi teknikleri

    Machine learning techniques based on ranked set sampling

    SENA ASLAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    İstatistikDokuz Eylül Üniversitesi

    İstatistik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TUĞBA YILDIZ

  2. Prediction of flow rates from different entries using PLT p-T measurements in a horizontal well by machine learning methods

    Makine öğrenmesi teknikleri ile bir yatay kuyunun farklı girişlerin debilerinin PLT p-T ölçümlerinden tahmini

    MUHARREM HİLMİ ÇEVİK

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2022

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Petrol ve Doğal Gaz Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MURAT ÇINAR

  3. Makine öğrenmesi teknikleri ile havacılıkta yakıt taşımacılığı kararının alınması ve bir uygulama

    Decision-making in fuel tankering with machine learning techniques in aviation and its application

    İLKER GÜVEN YILMAZ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Üniversitesi

    Enformatik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SEVİNÇ GÜLSEÇEN

    DR. ELİF KARTAL

  4. Makine öğrenmesi teknikleri ile sağlık davranışlarına dayalı diyabetin tahmin edilmesi

    Predicting of the diabetes based on health behavior with machine learning techniques

    HAITHM FADHL MOHAMMED AL-SHARI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolEskişehir Osmangazi Üniversitesi

    Matematik ve Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ALPER ODABAŞ

  5. Makine öğrenmesi teknikleri ile metinlerin otomatik olarak sınıflandırılması

    Text categorization with machine learning techniques

    AYSUN DOĞRUSÖZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2007

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. NİLGÜN GÜLER BAYAZIT