Geri Dön

Ağırlıklı kapsam yoğunluğu algoritması yaklaşımı ile RSS tabanlı haber tavsiye sistemi

RSS based news recommendation system with a weighted coverage density algorithm approach

  1. Tez No: 295507
  2. Yazar: ÇAĞLAR DUMAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TANSEL ÖZYER
  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: TOBB Ekonomi ve Teknoloji Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 127

Özet

Günümüzde internetin yaygınlaşması ile birlikte yapısal olmayan verilerin özellikle de metinsel verilerin miktarı çok fazla artmıştır. Haber siteleri metinsel verilerin en önemli örneğidir. Veritabanlarında, internet ve intranetlerde çok büyük miktarda haber bilgileri depolanır. Bu bilgiler dokümanlarda veya metin dokümanlarında tutulmaktadır. Bu bilgilerden önemli bilgiler çıkartmak, işimize yarayan haber metinlerini çekerek kişinin haber alışkanlığını öğrenmek esas problemimizdir.Bu tezde metin halindeki veriye erişimi kolaylaştıran, zaman ve hız kazandıran metin kategorizasyon tekniği olan ağırlıklı kapsam yoğunluğu ağırlıklandırma algoritması incelenmiş olup, bu teknik kullanılarak rss tabanlı dinamik içerikli, içeriği farklı haber sitelerinin farklı kategorilerinde yer alan haberleri tarayarak, kullanıcının okuduğu benzer haberleri dinamik olarak kümeleyen, kullanıcının haber alışkanlığını öğrenen, gerekli gruplara göre okuyabileceği haberleri tavsiye eden akıllı bir sistem gerçekleştirilmiştir.

Özet (Çeviri)

Today the amount of non-structural data, especially textual data, significantly increased due to become widespread of internet. News portals are the most important examples of textual data. Huge amount of news documents are stored in databases, internet and intranet. This information is kept in a document, or text documents. Our primary problem is to extract significant information and obtain the documents that we need. The main aim is to learn the people?s preferences and habits of reading news documents.In this thesis, weighted coverage density, which is a timesaving text categorization technique, enabling access to data in text form, algorithm was analyzed. Accordingly an rss-based smart system with dynamic content, a system that dynamically aggregates the similar news read by the users by searching the news included in different categories of the news sites with different contents that determines news habits of the user and recommends the news that might be read in accordance with the related groups, was developed.

Benzer Tezler

  1. Network analysis of co-search-based investor attention on stock prices

    Ortak arama tabanlı yatırımcı dikkatinin hisse senedi fiyatları üzerindeki ağ analizi

    MÜGE ÖZDEMİR

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    İşletme Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. OKTAY TAŞ

  2. Siting and sizing of renewable energy supported electric vehicle charging stations along highways with a novel interoperable smart energy management system

    Yenilenebilir enerji destekli elektrikli araç şarj istasyonlarının otoyollar boyunca konumlandırılması ve boyutlandırılmasına yönelik yeni birlikte çalışabilir akıllı enerji yönetim sistemi

    ÖMER GÖNÜL

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Enerji Bilim ve Teknoloji Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ÖNDER GÜLER

  3. Mekanik otopark tesislerinin yer seçimi ve boyutlandırılması için genetik algoritma tabanlı bir yaklaşım

    A GA based approach to location selection and dimensioning of automated parking facilities

    TOLGA KARASAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2016

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MİNE ÖZKAR KABAKÇIOĞLU

  4. Reinforcement-learning control of a hybrid airship using a high-fidelity digital twin

    Yüksek doğruluklu dijital ikiz kullanarak bir hibrit hava gemisinin pekiştirmeli öğrenme ile denetimi

    NIKOLAY LYAN

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Havacılık ve Uzay Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. İSMAİL BAYEZİT

  5. Digital-twin flight modelling through machine learning for trajectory error estimation and recovery

    Rota hesaplamalarında makine öğrenmesi tabanlı dijital ikiz uçuş modeli

    MEVLÜT UZUN

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Uçak ve Uzay Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÖKHAN İNALHAN

    DR. MUSTAFA UMUT DEMİREZEN