Metin madenciliği tabanlı bir web sitesi sınıflandırma aracı tasarımı
A web site classification tool design based on text mining
- Tez No: 390343
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ŞENOL ZAFER ERDOĞAN
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2015
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Maltepe Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 49
Özet
Teknoloji her geçen gün şaşırtıcı biçimde ilerlemekte ve hayatımızı kolaylaştıran pek çok yeniliği beraberinde getirmektedir. Bu gelişimlere paralel olarak, analizi mümkün görünmeyen veriler kullanılır hale gelmektedir. Veritabanında kategorize edilerek saklanan yapısal verilerin yanı sıra, yapısal olmayan metin halindeki veriler de sınıflandırma yöntemleri kullanılarak kategorilere ayrılabilir ve dolayısıyla sorgulanabilir bir yapıya dönüştürülebilir. Metin verisi üzerinde analizler yapılabilir, aranan bilgiye rahatlıkla ulaşım sağlanabilir. Bu tez çalışmasında, ortaya çıkarılan sınıflandırma aracı ile Google arama motoru üzerinde yazılan anahtar kelime sonucunda çıkan bağlantıların gerçekten o anahtar kelime ile uyumlu olup olmadığı ortaya çıkarılmaktadır. Metin madenciliği sınıflandırma algoritmalarından olan Naïve Bayes metodu kullanılarak sonuçlar analiz edilmiş ve arama sonucunda çıkan bağlantıların o anahtar kelime ile uyumlu olma olasılıkları hesaplanmıştır.
Özet (Çeviri)
Technology is improving surprisingly every day and bringing many other innovations with it. In parallel with these developments, data that seems impossible to analyze becomes usable. Besides structural data kept with categories, other text data can also be categorized by classification methods and becomes usable to examine. Text data can be analyzed and the searched information can be achieved easily. In this study, by the classification method developed, it is possible to see if the results of a Google search is really compatible with the key word. The results are analyzed by using Naïve Bayes, one of text mining classification algorithms, and the compatibility possibilities between the results and key words are calculated.
Benzer Tezler
- İnşaat sözleşmelerinde hak talebi yönetimi: Kamu projeleri için öneri model
Claim management in construction contracts: Proposed model for public construction projects
İSMAİL CENGİZ YILMAZ
Doktora
Türkçe
2013
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN ATİLLA DİKBAŞ
- Türkçe metinlerde denetimli ve sözlük tabanlı duygu analizi yaklaşımlarının karşılaştırılması
Comparison of supervised and dictionary based sentiment analysis approaches on Turkish text
BURAK İBRAHİM SEVİNDİ
Yüksek Lisans
Türkçe
2013
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGazi ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HACER KARACAN
- Categorization of WEB sites in Turkey with SVM
Türkiye'deki WEB sitelerinin SVM algoritması ile sınıflandırılması
KADİR ŞİMŞEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2004
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HALİS PÜSKÜLCÜ
- Deep learning based sentiment analysis for cloud provider selection
Bulut sağlayıcı seçimi için derin öğrenmeye dayalı duyarlılık analizi
MUHAMMAD RAHEEL RAZA
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolFırat ÜniversitesiYazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ERKAN TANYILDIZI
- Veri analitiğinin ekonomik etkileri: İnternet yayıncılığında metin tabanlı öneri motoru örneği
Economic effects of data analytics: Text based recommendation engine example in internet publishing
AHMET TEZCAN TEKİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. NEDİME LERZAN ÖZKALE
DOÇ. DR. BAŞAR ÖZTAYŞİ