Web sayfalarının gizli anlam analizi yaklaşımıyla otomatik olarak sınıflandırılması
Latent semantic analysis approach for automatic classification of web pages contents
- Tez No: 344009
- Danışmanlar: PROF. DR. HASAN ERBAY
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2013
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Kırıkkale Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bilgisayar ve ağ teknolojisinin hızlı gelişimi İnternet?in popülaritesini arttırmaktadır. İnternet üzerindeki bilgi miktarının devasa artışı ve web sayfalarının barındırdığı gürültülü bilginin çeşitliliği nedeniyle web sayfalarının içerik sınıflandırması doğal metin sınıflandırmasına göre daha karmaşık ve zordur. Geleneksel bilgi alma metotları dokümanların sınıflandırılabilmesi için terimlerin doküman içerisinde bulunmasını kullanır fakat bunun sonucunda genellikle ilgisiz web sayfaları sonuç olarak döndürülür. Bu çalışmada, web sayfalarını etkili bir şekilde sınıflandırabilmek için Gizli Anlam Analiz temelli otomatik web sayfası sınıflandırma algoritması geliştirilmiştir. Algoritmanın son aşamasında Destek Vektör Makinesi yardımıyla sınıfları birbirinden ayıran eğri çizilmiştir. Ayrıca başarı ve performansı etkileyen terim ağırlıklandırma ve özellik uzayının yüksek boyutluluk problemine çözüm sağlayan özellik seçim yöntemleri üzerinde çalışılmıştır. Deneysel sonuçlar önerilen sınıflandırma algoritmasının etkinliğini göstermiştir ve dokümanların iyi temsil edildiği bir terim - doküman matrisinin sınıflandırma performansını geliştirdiğini saptamıştır.
Özet (Çeviri)
The fast development on the computer and network technology has increased the popularity of Web. Due to the gigantic increase in the amount of information on the web and a large variety of noisy information embedded in Web pages, Web page classification is getting more sophisticated and difficult than pure-text classification. Traditional information retrieval methods use terms occurring in document to determine the class of the document, but the retrieve usually results in unrelated web pages. In this study, Latent Semantic Analysis based automatic web page classification algorithm developed in order to effectively classify web pages. The curve separates the document classes plotted by the Support Vector Machine in the final step of the algorithm. We also study on the feature weighting and the feature selection methods which are used to reduce the size of the feature space. The experimental results demonstrate that the proposed classification algorithm robust and effectively classify the documents, moreover, the results demonstrate that the better the representation of the documents by term - document matrix results in the better classification.
Benzer Tezler
- Samsun ve çevresinde tarla sarmaşığı (conuolvulus arvensis L.)'na karşı biyolojik savaşa esas olacak fauna tespiti
Investigations on the insect fauna of the field binweed (Conuolvulus arvensis L.) related to its biological control in Samsun Province
YASEMİN UFUK GERMAN
- 1,3-difenil-4,5-bis(hidroksiimino)-imidazolidin ve Ni(II), Cu(II), Pd(II), UO2(VI) komplekslerinin sentezi
Başlık çevirisi yok
VEFA AHSEN
Doktora
Türkçe
1984
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ÖZER BEKAROĞLU
- Tekstil boyamacılığında atık flottede boyama imkanları üzerine araştırma
Başlık çevirisi yok
MEHMET YAKARTEPE
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Tekstil ve Tekstil MühendisliğiEge ÜniversitesiTekstil Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. KERİM DURAN
- Travmatik erkek paraplojelere yüksek frekanslı TENS
Başlık çevirisi yok
SEMA ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Ortopedi ve TravmatolojiGazi ÜniversitesiKazalarda Acil Yardım ve Rehabilitasyon Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. VESİLE SEPİCİ
- Boğazdan izole edilen coliform bakterilerin B- laktamaz enzim aktivitelerinin tesbit edilmesi ve B-laktamaz pozitif coliformların penisilinetkisinin inaktivasyonunun in vitro deneylerle gösterilmesi
The Detection of beta-lactamasa activity of coliform bacteria isolated from th roat cultures and slovving the inactivation of penicilin by this beta lactamase produced by this caliform organisms
GÜVEN URAZ
Doktora
Türkçe
1986
MikrobiyolojiGazi ÜniversitesiGenel Biyoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ERDOĞAN BERKMAN