Web sayfalarının yapay sinir ağları ile sınıflandırılması
Classification of web pages using neural networks
- Tez No: 368105
- Danışmanlar: DOÇ. DR. ERHAN AKYAZI
- Tez Türü: Doktora
- Konular: İletişim Bilimleri, Communication Sciences
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Marmara Üniversitesi
- Enstitü: Sosyal Bilimler Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Gazetecilik Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilişim Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 89
Özet
İnternetin hızlı gelişmesi ve yaygınlaşması elektronik ortamda iş ve işlemleri hızlandırmış ve kolaylaştırmıştır. Elektronik ortamda depolanan, taşınan ve işlenen bilgilerin boyutunun her geçen gün artması ise bilgiye erişim ile ilgili birçok problemi de beraberinde getirmiştir. Kullanıcıların elektronik ortamda sunulan bilgilere erişimlerindeki hız ve doğruluk gereksinimi nedeniyle, bu ortamlarda tutulan bilgileri sınıflandırma ve kategorilere ayırma yaklaşımlarına ihtiyaç duyulmaktadır. Arama motorlarının, kullanıcıların doğru bilgilere kısa sürede ulaşmasını sağlaması için her geçen gün yeni yaklaşımlar ile desteklenmesi gerekmektedir. Bu çalışmada, web sayfalarının belirlenen konulara göre sınıflandırılabilmesi için, çok katmanlı yapay sinir ağı modeli kullanılmıştır. Yapay Sinir Ağları insan beyninden esinlenerek geliştirilmiş, ağırlıklı bağlantılar aracılığı ile birbirine bağlanan işlem elemanlarından oluşan paralel ve dağıtılmış bilgi işleme yapılarıdır. En önemli özelliği, deneyimlerden yararlanarak öğrenebilmesidir. Geliştirilen örnek uygulama ile yapay zeka tekniklerinin internet üzerinde zeki yazılımlar oluşturmak için kullanılabilir olduğu görülmüştür. Sayfaların yapay sinir ağları ile sınıflandırılması, doğru bilgiye hızlı erişimin sağlanabilmesini olanaklı kılacaktır.
Özet (Çeviri)
Recent developments and widespread usage of the Internet have made business and processes to be completed faster and easily in electronic media. The increasing size of the stored, transferred and processed data brings many problems that affect access to information on the Web. Because of users' need get to access to the information in electronic environment quickly, correctly and appropriately, different methods of classification and categorization of data are strictly needed. Search engines should be supported with new approaches every day in order for users to get access to relevant information quickly. In this study, Multilayered Perceptrons artificial neural network model is used to classify the web sites according to the specified subjects. Neural networks are parallel and distributed data processing structures inspired from human brain which are structured by weighty connections tied each other. Most important property is to learn from experience. With the application developed, it is seen that artificial intelligence can be used for developing smart software on internet. Classification of web pages using neural networks enables to reach correct information quickly.
Benzer Tezler
- Zararlı web sayfalarının tespiti ve sınıflandırılması için yeni bir sistem önerisi
A new method for detection and classification of malicious web pages
CANSU KADI
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ URAZ YAVANOĞLU
- Metin madenciliği ve makine öğrenmesi ile internet sayfalarının sınıflandırılması
Web page classification using text mining and machine learning
İLKER ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiHacettepe ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. OUMOUT CHOUSEIN OGLOU
- Ten rengi bilgisi ile pornografik web içeriğinin filtrelenmesi
Pornographic web content filtering with skin color information
İSMİNAZ AHU ÖZTÜRK
Yüksek Lisans
Türkçe
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞEREF SAĞIROĞLU
- Derin öğrenme modelleri ile web sayfası sınıflandırma
Web page classification with deep learning models
MEHMET SALİH KURT
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ EYLEM YÜCEL DEMİREL
DR. ÖĞR. ÜYESİ TOLGA ENSARİ
- Siteler arası betik çalıştırma saldırıları için derin öğrenme tabanlı tespit sistemi
Deep learning-based detection system for cross-site scripting attacks
SELİM ÇELİK
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolAfyon Kocatepe ÜniversitesiBilgisayar Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ AHMET HAŞİM YURTTAKAL