Eğitim alanındaki nitel verilerden fikir madenciliği algoritmaları ile uzman sistem tasarımı
Creating expert decision systems with qualitative datasets obtained from education management software by using opinion mining algorithms
- Tez No: 432874
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA ULAŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Fırat Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 76
Özet
İnternet bağlantılı akıllı cihazların hayatın her alanında kullanılmasıyla birlikte, üretilen verilerin boyutu da önemli şekilde artmıştır. İnternet ortamında bulunan bu veriler, genellikle sınıflandırılmamış halde bulunmaktadır. Bu veri yığınlarına yapılandırılmamış veri denmektedir. Yapılandırılmamış veri üzerinde herhangi bir teknik kullanmadan bilgi elde etmek mümkün değildir. Bu sebeple, verilerin işlenmesi ve verilerden anlamlı bilgilerin elde edilebilmesi için veri madenciliği teknikleri geliştirilmiştir. Veri madenciliği teknikleri, veriler üzerinde anlamlı bilgi çıkartmayı amaçlamaktadır. Özellikle sosyal medya ve bilgi iletişim sistemlerinin kullanımının artmasıyla birlikte büyük verilerin işlenebilmesi ve sınıflandırılabilmesi büyük bir sorun teşkil etmektedir. Çoklu ortam teknolojileri hızlı bir şekilde gelişmesine rağmen, halen internet üzerinde en fazla bulunan veri formu metindir. Bu sebeple veri madenciliğinin bir kolu olan metin madenciliği geliştirilmiştir. Metin madenciliğinin verimli bir şekilde kullanılabilmesi için doğal dillerin yapısının ve dilbilgisi kurallarının da iyi bilinmesi gerekmektedir. Dil yapıları ve dilbilgisi sistemlerindeki farklılıklardan dolayı her doğal dil için ayrı bir metin madenciliği tekniği geliştirilmelidir. Bu tezde, veri madenciliği, metin madenciliği ve fikir madenciliği teknikleri incelenmiştir. İlk olarak bu yöntemlerle ilgili literatür taraması yapılmıştır. Tez çalışmasının uygulama aşamasında, bir uzman karar destek sistemi geliştirilmiştir. Bu sistem, kullanıcının hangi fikre sahip olduğunu otomatik tespit edebilmektedir. Geliştirilen uzman sistemi test etmek için İşbirlikli Tartışmacı Öğrenme Nesne Ambarı (İTÖNA) sisteminde bulunan kullanıcı görüşlerinden faydalanılmıştır. Geliştirilen sistemde birden fazla akıllı sınıflandırıcı kullanılmıştır. Bu sınıflandırıcıların performansları analiz edilmiştir. Kullanılan akıllı sınıflandırıcılar Naive Bayes ve k-NN (K nearest neighborhood) sınıflandırıcılarıdır.
Özet (Çeviri)
The size of produced data has significantly increased with the use of internet-connected smart devices in all areas of life. This data in the Internet environment are generally nonclassified form. This dataset is called unstructured data. It is not possible to obtain information without using any technique on the unstructured data. Therefore, data mining techniques have been developed in order to process and obtain meaningful information from these dataset. Data mining techniques are intended to make meaningful information on the data. Especially with the increased use of social media and information communication system, processing and classification of big data has a major problem. Despite the rapid development of multimedia technology, the most abundant form of data on the internet is text data. Therefore, text mining that is a branch of data mining has been developed. In order to use text mining techniques in an efficient manner, the structure and grammar of natural language should be well known. A distinct text mining techniques should be developed for each natural language due to differences in language structure and grammar system. In this thesis, data mining, text mining, opinion mining techniques has been examined. Firstly, a literature review has been done on these methods. In the implementation phase of the thesis an expert decision support system has been developed. This system can be automatically detected that the user will have the idea. In order to test developed expert system, it have been utilized the opinions of users in the Co-operative and Debater Learning Object Warehouse (CDLOW) system. In the developed system, more intelligent classifier has been used. Performance of these classifiers has been analyzed. Used intelligent classifiers are Naïve Bayes and K Nearest Neighborhood (k-NN).
Benzer Tezler
- Çevrimiçi ortamda akran geri bildiriminin işbirlikli problem çözme becerisi üzerindeki etkisi
The impact of peer feedback on collaborative problem-solving skills in the online environment
YEŞİM KARADAĞ
Yüksek Lisans
Türkçe
2022
Eğitim ve ÖğretimAnkara ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEHER YALÇIN
- Assessment of urbanization history of Addis Ababa city, Ethiopia
Addıs Ababa cıty, Ethıopıa'nın kentleşme tarihinin değerlendirilmesi
ABDURAHMAN HUSSEN YIMER
Yüksek Lisans
İngilizce
2023
Şehircilik ve Bölge PlanlamaMersin ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ALİ CENAP YOLOĞLU
- Eğitim yönetimi alanında yüksek lisans yapmış okul müdürlerinin bakış açılarındaki farklılıklar
Differences in perspectives of school principals with master's degree in educational administration
FAZIL KIRGIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2021
Eğitim ve ÖğretimDüzce ÜniversitesiEğitim Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. ENGİN ASLANARGUN
- Anıtsal yığma binalarda risk düzeyinin tespitine ilişkin bir öndeğerlendirme yöntemi
Pre-assessment method for determining the risk level of monumental masonry buildings
MELTEM VATAN KAPTAN
- Klasik Türk müziği'nde ekol olarak nitelendirilen bayan ses icrâcılarının ses eğitimi alanındaki görüşlerinin incelenmesi
Investigation of the ideas in the field of vocal training of female vocal-performers accepted as ecol in classical Turkish music
ŞÜKRAN BİLGE ÇUKUROVALI
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Eğitim ve ÖğretimSelçuk ÜniversitesiMüzik Ana Sanat Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ MEHMET NURİ PARMAKSIZ