Improving the prediction of page access by using semantically enhanced clustering
Anlamsal gelişmiş sınıflandırma ile gelişmiş sayfa erişim tahmini geliştirme
- Tez No: 385055
- Danışmanlar: PROF. DR. İSMAİL HAKKI TOROSLU, DOÇ. DR. PINAR KARAGÖZ
- 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: Orta Doğu Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 87
Özet
Web kullanıcılarının navigasyon davranışını etkileyebilir birçok parametre mevcuttur. İnternet kullanıcıları tarafından ziyaret edilebilir potansiyel bir sonraki sayfanın tahmin edilebilirliği önemlidir, çünkü bu bilgiler, söz konusu kullanıcı için ön yükleme veya sayfanın kişiselleştirilebilmesi için kullanılabilir. Bir sonraki web sayfasının belirlenmesi için başarılı yöntemlerden biri de kümeleme ile kullanıcıların davranış modelleri inşa etmektir. Kümelenme başarısı, navigasyon dizileri arasında benzerlik hesaplamak için kullanılan benzerlik ölçüsü ile doğrudan ilişkilidir. Bu tez, içerik tabanlı anlamsal benzerlik yöntemi ile standart kümeleme yöntemini genişletmek suretiyle bir sonraki web sayfasını belirlemek için yeni bir yaklaşım önermektedir. Önerilen yöntemin başarısı da gerçek hayat web günlüğü verileriyle kanıtlanmıştır. Anahtar kelimeler – varlıkbilim, kavram küme benzerliği, oturum benzerliği, dizi hizalama.
Özet (Çeviri)
There are many parameters that may affect the navigation behaviour of web users. Prediction of the potential next page that may be visited by the web user is important, since this information can be used for prefetching or personalization of the page for that user. One of the successful methods for the determination of the next web page is to construct behaviour models of the users by clustering. The success of clustering is highly correlated with similarity measure that is used for calculating the similarity among navigation sequences. This thesis proposes a new approach for determining the next web page by extending the standard clustering method with the content-based semantic similarity method. The success of the proposed method has also been shown through real life web log data. Keywords – Ontology, concept set similarity, session similarity, sequence alignment.
Benzer Tezler
- Hava araçları kokpitlerinde makine öğrenmesi tabanlı tahmine dayalı kullanıcı arayüzü
Machine learning prediction based ui for aircraft cockpit
BİLGE TOPAL
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri ve Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Predicting next page access by time length reference in the scope of effective use of resources
Kaynakların etkin kullanılarak bir sonraki sayfanın zaman faktörüne dayalı olarak tahmin edilmesi
BERKAN YALÇINKAYA
Yüksek Lisans
İngilizce
2002
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. H. ALTAY GÜVENİR
- Garp linyit işletmelerinde kullanılan çekme kepçeli yerkazarların güvenirlik analizleri
Reliability analysis of dragline systems used in G.L.İ
CAN DURU
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Maden Mühendisliği ve Madencilikİstanbul Teknik ÜniversitesiMaden Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. HAKAN TUNÇDEMİR
- Sanayileşme sürecinde enerjinin yeri ve önemi
The Role of energy in the industrialization process
CENK PALA
- Hileli finansal raporlama: Muhasebe manipülasyonu ile karlılık oranları ilişkisine yönelik ampirik bir araştırma
Fraud financial reporting: An empirical research on the relationship of accounting manipulation and profitability ratios
İLHAN ACAR