Evaluation of semantic web search engines
Anlamsal web arama motorlarının değerlendirilmesi
- Tez No: 374436
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET UYAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Melikşah Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Elektrik ve Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Kullanıcı sorgularına direk cevaplar verebilmek ve kullanıcı sorgularını daha iyi anlayıp daha doğru sonuçlar üretebilmek için, Google ve Bing arama motorları anlamsal arama motorlarını geliştirmişlerdir. Bunun için büyük bir varlık-ilişki veri tabanı geliştirmişlerdir. Hedefleri kullanıcılar için ilgili olabilecek her konuda bu veri tabanında bilgi bulundurmaktadır. Fakat, bu veri tabanları insan müdahalesi olmadan otomatik olarak geliştirilememektedir. Her iki arama motoru da anlamsal arama motorlarını sürekli geliştirmekte ve yeni özellikler eklemektedir. Anlamsal arama motorları, sözlüksel benzerlik ve anahtar kelime karşılaştırması yapan web arama motorlarının normal çalışma sistemlerini çok önemli oranda etkilemiştir. Anlamsal arama motorları gelecekteki daha kapsamlı arama motorları için önemli bir adım oluşturmaktadır. Bu tezde, Google Knowledge Graph ve Bing Satori anlamsal arama motorlarının sınıf kapsamını, varlık ilişki yöntemlerini, kullanıcı sorgularına varlık listesi döndürme özelliklerini, kullanıcıların İngilizce sorgularını anlama kapasitelerini araştırdık.
Özet (Çeviri)
On their effort to improve their web search engines by providing direct answers to many user queries and eradicates the problems in dealing with ambiguous queries, Google and Bing developed semantic web search engines. They have built a huge database of entities and relationships among them. Their objective is to have a comprehensive entity database. They want to have all entities that may be of an interest to the users. However, this is a challenging task, since the entity databases could not be built without human intervention. Both search engines are constantly improving their semantic search engines and adding new features. The evolution of these semantic search engines has really changed the normal routine operation of web search engines of returning results based on lexical similarity or keyword matching. This is a step ahead of the state-of-the-art web search engines. In this study, we investigated the coverage of classes in Google Knowledge Graph and Bing's Satori, how they organized their data, the extent to which they answer user's queries about list of entities, kinds of queries supported by the engines and the extent to which they understand natural language queries.
Benzer Tezler
- Arama sorguları üzerinde görev tabanlı kümeleme
Task-based clustering on search queries
ALMILA SELCEN AKGÜN
Yüksek Lisans
Türkçe
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YUSUF YASLAN
- Ontology learning and question answering (QA) systems
Ontoloji öğrenme ve soru cevaplama sistemleri
MELTEM BAŞKURT
Yüksek Lisans
İngilizce
2010
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
DOÇ. DR. FERDA NUR ALPASLAN
- Spammer detection in social bookmarking systems
Sosyal imleme sistemlerinde istenmeyen kullanıcıları belirleme
SOGHRA MEHDİNEJAD GARGARİ
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ŞULE GÜNDÜZ ÖĞÜDÜCÜ
- Büyük dil modeli tabanlı üniversite sanal asistanı geliştirilmesi
Development of a university assistant based on large language model
FADİME ZELİHA SEYHAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2025
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiSakarya Uygulamalı Bilimler ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. ALİ FURKAN KAMANLI
- Telekomünikasyon sektöründe kullanılan ek odaların sokak düzeyi görüntülerinden tespit edilmesi
Detection of manholes from street-level imagery in telecommunication business
AHMET EĞRİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2020
Jeodezi ve Fotogrametriİstanbul Teknik ÜniversitesiGeomatik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CANER GÜNEY