Geri Dön

Naive bayes yöntemi ile blog içeriklerinin sınıflandırılması

Blog content classification with naive bayes technique

  1. Tez No: 332062
  2. Yazar: ONUR DEĞERLİ
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. O. AYHAN ERDEM
  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: 2012
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Gazi Üniversitesi
  10. Enstitü: Bilişim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 86

Özet

İnternet teknolojilerinin gelişimi ile birlikte bilginin ayılımı ve miktarı da artmıştır. Artan bilgi içerisinde, kullanıcıların kaliteli ve doğru içeriklere ulaşması da gittikçe zorlaşmaktadır. Blog içerikleri, sosyal medya siteleri gibi yapılar, bilginin artmasında ve yayılımında en önemli etmenler haline gelimiştir. Bu tezde, kategorileri editör vasıtası ile belirlenmiş blogların içerikleri, kelime ve kelime gruplarına ayrıştırılmıştır. Bu gruplar 8 kategori altında sınıflandırılmıştır. Daha sonra eğitim kümesi oluşturulmuştur. Bu eğitim kümesi kullanılarak, veri madenciliği algoritmalarından birisi olan Naive Bayes algoritması ile kategorisi belli olmayan bir test içeriğinin hangi kategoriye ait olacağını bulan uygulama başarılı bir şekilde yapılmıştır.

Özet (Çeviri)

Quantity and spread of knowledge is increased with the development of internet technologies. Increased knowledge makes it hard for users to reach qualified and right contents. Blog contents and social media sites has become important factors to increase and spread knowledge. In this thesis; blog contents, which were specified by editor, are split as words and word groups and classified in 8 categories and then training set was created. The application to predict the category of an unclassified test data is successfully done by using this training set, with the Naive Bayes algorithm which is one of the data mining techniques.

Benzer Tezler

  1. N-seviyeli gizli Dirichlet ayırımı desteği ile tür ve duygu sınıflandırma

    Genre and emotion classification by support of N-stage latent Dirichlet allocation

    ZEKERİYA ANIL GÜVEN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolYıldız Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. BANU DİRİ

  2. Veri madenciliği yöntemi ile prostat kanseri için erken uyarı protokollerinin geliştirilmesi

    Development of early warning protocols for prostate cancer by data mining method

    ÖZİN KALEMCİ

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Biyoistatistikİstanbul Üniversitesi

    Sayısal Yöntemler Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MEHPARE TİMOR

  3. Sosyal medya verilerinden duygu analizi yöntemi ile seçim sonuçlarının mekansal tahmini: Kocaeli ili örneği

    The spatial estimation of selection results by emotion analysis method from social media data: A case of Kocaeli province

    TUBA BETÜL ÖZKAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2019

    Jeodezi ve FotogrametriKocaeli Üniversitesi

    Jeodezi ve Jeoinformasyon Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. TANER ÜSTÜNTAŞ

  4. Öğrencilerin PISA matematik başarılarının yordanmasında veri madenciliği yöntemlerinin karşılaştırılması

    Comparison of data mining methods in predicting PISA mathematical achievements of students

    İLHAN KOYUNCU

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Eğitim ve ÖğretimHacettepe Üniversitesi

    Eğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELAHATTİN GELBAL

  5. Makine öğrenmesi algoritmaları ile kalp hastalığı tahmini

    Heart disease prediction with machine learning algorithms

    YÜKSEL AKTAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolİSTANBUL BEYKENT ÜNİVERSİTESİ

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ TALAT FİRLAR