Geri Dön

A filter-based feature selection method for web page classification

Web sayfası sınıflandırması için filtre-tabanlı nitelik seçim yöntemi

  1. Tez No: 414345
  2. Yazar: AYŞE YELTEKİN
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. SELMA AYŞE ÖZEL
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2016
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: Çukurova Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

Özet

Bu çalışmada, Web sayfası sınıflandırma problemindeki sınıflayıcı doğruluğunu arttırmak ve sınıflandırma için gereken zamanı azaltmak amacıyla en iyi nitelikleri seçmek için filtre tabanlı yöntemler önerilmiştir. Kısmi sorgu genişletme algoritmalarında kullanılan sıralama kuralları ve IDF yöntemi kullanılarak seçilen en iyi niteliklerle Web sayfaları sınıflandırılmıştır. LibSvm, NaiveBayes Multinomial ve J48 sınıflayıcıları kullanılmıştır. Önerilen sıralama kuralı algoritmaları WebKB, Conference, Bank Search ve Syskill Webert veri kümeleri üzerinde test edilmiştir. Aynı zamanda önerilen sıralama kuralı tabanlı nitelik seçimi algoritmalarının performans değerlendirilmesi için popüler iki nitelik seçme tekniği olan Ki-kare (ChiSquare), ve Bilgi Kazancı (Information Gain) ile karşılaştırılması yapılmıştır. Bu çalışmada elde edilen deney sonuçları, Web sayfası sınıflandırmasında kısmi sorgu genişletmede kullanılan sıralama kuralı algoritmalarının nitelik seçiminde de başarılı olduğunu göstermiştir.

Özet (Çeviri)

In this study, filter based methods are proposed to select best features for Web page classification problem to improve accuracy and to reduce time required for classification. Web pages are classified by selecting the best features using Sort Orders at Partial Query Expansion algorithms and IDF method. LibSvm, NaiveBayes Multinomial and J48 classifiers are used. The proposed Sort Order algorithms are experimented on the WebKB, Conference, Bank Search and Syskill Webert datasets. The feature selection algorithms are also compared with the two most popular attribute selection methods that are Information Gain and ChiSquare to evaluate their performance. The experimental results of this study showed that, Sort Orders at Partial Query Expansion are good at with feature selection for Web page classification tasks.

Benzer Tezler

  1. Dimensionality reduction for web page classification

    Web sayfası sınıflandırması için boyut indirgenmesi

    MOHAMED BASSIROU CISSE

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2017

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    Assoc. Prof. Dr. SELMA AYŞE ÖZEL

  2. Ovulasyon indüksiyonu tedavisinde folliküler gelişimin ultrasonografik takibi

    Başlık çevirisi yok

    MERİH BAYRAM

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    1987

    Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MÜLAZIM YILDIRIM

  3. Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi

    Başlık çevirisi yok

    NACİYE TÜRKEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Kimya MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA CEBE

  4. Bazı esterlerin kinetik incelenmesi ve termodinamik parametrelerin belirlenmesi

    Kinetic study and detesmination of thermodnamic parameters of some esters

    İBRAHİM TAŞ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1986

    Kimya MühendisliğiUludağ Üniversitesi

    Kimya Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA CEBE