Popülarite tabanlı sıralama algoritmalarının doğruluk değerlerini arttırmaya yönelik yöntem geliştirilmesi
Developing methodology to improve the accuracy of popularity based ranking algorithms via implicit links
- Tez No: 411557
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MEHMET SIDDIK AKTAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2014
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Yıldız Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 73
Özet
Web üzerinde erişilebilir doküman sayısı oldukça fazladır ve bu sayı katlanarak büyümektedir. Belirli konularda bilgi aramak için interneti kullanan insan sayısı giderek artmaktadır. Fakat Web devasa bir bilgi kaynağı olmakla beraber dikkatli kullanılmalıdır. Bilgi aramada kullanılan en önemli araç Web arama motorlarıdır. Web arama motorları performanslarını geliştirmek için bazı zor problemlerle karşı karşıyadır. Bir sorguya yanıt vermek için en uygun sonuçların bulunması çok önemli bir problemdir. Biz bu çalışmada popülarite tabanlı sıralama algoritmarının bir örneği olan PageRank algoritmasının doğruluk değerini arttırmak için bir yöntem öneriyoruz. Önerdiğimiz bu yöntemde Web sayfalarında bulunan dolaylı bağlantılardan yararlanıyoruz. Birçok Web sayfasında, başka Web sayfaları bahsedilirken gerçek bağlantı (hyper-link) verilmeden, sadece Web sayfalarının isimleri kullanılarak atıf yapılabilmektedir. Bu atıflar Web sayfalarına yöneltilmiş dolaylı bağlantılar olarak kabul edilebilir. Dolaylı bağlantılar, gerçek bağlantılar gibi Web sayfalarının popülaritesinin belirlenmesinde etkin olabilmektedir. Buna dayalı olarak geliştirdiğimiz yöntemde Web sayfaları arasındaki gerçek bağlantıların yanı sıra, dolaylı bağlantıları da dikkate alarak zenginleştirilmiş bir Web çizgesi oluşturuyoruz. Yöntemimizde, bağlantı tabanlı popülarite hesaplama algoritmalarının bir örneği olan PageRank algoritmasını, dolaylı bağlantıları da dikkate alacak şekilde geliştiriyoruz. Güncellediğimiz PageRank algoritmasını, zenginleştirilmiş Web çizgesi üzerinde koşturarak, yöntemimizin benzerlik tabanlı sıralama algoritmaları ve klasik PageRank algoritmasına göre daha iyi sıralama sonuçları verip vermediğini araştırıyoruz. Son kullanıcılarla yaptığımız değerlendirme çalışması sonucunda, önerdiğimiz yöntem karşılaştırdığımız diğer iki yönteme göre tutturma ve bulma metrikleri açısından daha başarılı sıralama sonuçları vermiştir. Elde ettiğimiz sonuçlar dolaylı bağlantıların popülarite tabanlı sıralama algoritmalarının doğruluk yüzdelerini arttırdığını göstermektedir.
Özet (Çeviri)
There exist high number of accessible documents on the Web and the number is growing exponentially. More and more people are turning to the Internet when searching for a particular information. However, the Web is tremendous resource and it must be used carefully and critically. Web Search engines are the primary tools for searching information. Web Search engines are faced with a number of difficult problems in enhancing the quality of their performance. It is a higly important problem to select best documents among the ones that match the query. We proposed a methodology to improve the accuracy of PageRank algorithm which is an example of popularity based ranking algorithms. In this methodology, we used the implicit links that are available in Web pages. In many Web pages, other Web pages are only mentioned by name without hyperlinks. These names are accepted as implicit links which are linked to other Web pages. The implicit links can affect the calculation of Web pages' popularity as direct links. Based on this, we incorporate the implicit links into Web graph consisting of hyperlinks and create an enriched Web graph. In our methodology, we improve the PageRank algorithms which is an example of polularity based ranking algorithms by considering the implicit links. Hence, we perform the calculations of improved PageRank scores on the enriched Web graph and investigate whether the inclusion of implicit links provide better ranking results than similarity based algorithms and plain PageRank algorithm. After user study, we show that improved PageRank algorithm gives better results in terms of precision and recall, compared with two other baseline algorithms. The results are promising and indicate that inclusion of implicit links improves the accuracy of pagerank computations.
Benzer Tezler
- Product ranking strategies for an online retailer
Elektronik perakendecilikte ürün sıralama stratejileri
MERİÇ GÜNGÖR
Yüksek Lisans
İngilizce
2019
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiBoğaziçi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA GÖKÇE BAYDOĞAN
- Two novel MCDM approaches PODER and V-PARS: Evaluating micromobility modes in Paris and Istanbul
İki yeni ÇÖKV yaklaşımı PODER ve V-PARS: Paris ve İstanbul'da mikromobilite modlarının değerlendirilmesi
ESRA ÇAKIR
Doktora
İngilizce
2024
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGalatasaray ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ABDULLAH ÇAĞRI TOLGA
- Tag-based dynamic ranking system for organization related news
Etiket tabanlı kurumsal dinamik haber sıralama sistemi
MUSTAFA TUNAHAN ÖZKAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİzmir Yüksek Teknoloji EnstitüsüBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. TUĞKAN TUĞLULAR
- Mobil tabanlı programlama öğrenme uygulamaları seçiminde bulanık karar analizi
Fuzzy decision analysis for the selection of mobile-based programming learning applications
HALUK ŞAHİN
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Eğitim ve ÖğretimAmasya ÜniversitesiBilgisayar ve Öğretim Teknolojileri Eğitimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ HAKAN ÖZCAN
- Deep hybrid recommender system
Derin hibrit öneri sistemi
DİDEM TÜRKER
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ŞULE ÖĞÜDÜCÜ