Bilgi ağlarında dilsel özetleme
Linguistic summarization in information networks
- Tez No: 441913
- Danışmanlar: DOÇ. DR. DİYAR AKAY
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2016
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Gazi Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: 152
Özet
Bilgi ağlarını analiz etmek için bağlantı tahmini, kümelenme, pozisyon analizi gibi çok sayıda teknik uygulanabilmesine rağmen az sayıda çalışma bilgi ağları verisini dilsel özet şeklinde bilgiye dönüştürmeye yönelmiştir. Ham veriden açık ve öz özetler elde edilmesini sağlayan dilsel özetleme insan bilişsel mekanizması ile daha uyumludur. Bu tez çalışmasında, tanımlayıcı veri madenciliği/bilgi keşfi yönetimlerinden biri olan dilsel özetlemenin bilgi ağlarına uygulanması, bilgi ağları için dilsel özet formları geliştirilmesi ve geliştirilen formlarla üretilen dilsel özetlerin doğruluk derecesi için değerlendirme yöntemleri önerilmesi amaçlandı. Bunları başarabilmek için literatürde ilk kez hem düğümlerin özelliklerini hem de aralarındaki bağıntıyı dikkate alan yineleme, ardıl gönderim, karşılıklılık ve dallanma temelli dilsel özet formları önerildi. Genelleştirilmiş niceleyiciler, özellikle yarı bulanık niceleyiciler ve polyadik niceleyicilerin avantajları alınarak önerilen dilsel özet formlarının doğruluk derecelerini değerlendirmek için yöntemler geliştirildi. Önerilen yöntemler uluslararası ticaret ağının dilsel özetlemesi için kullanılmıştır.
Özet (Çeviri)
Although a plenty of techniques such as link prediction, clustering, position analysis have been proposed to analyze social networks, few studies have been addressed to transform social networks data into the knowledge in the form of linguistic summaries. Linguistic summarization, capable of extracting explicit and concise summary from a collection of raw data, is more compatible with human cognitive mechanism. In this thesis, the application of linguistic summarization to information networks which is one of the descriptive data mining/knowledge discovery techniques, linguistic summary forms for information networks, and methods for evaluating the degree of truth of suggested linguistic summary forms are aimed. In order to do these, for the first time in the literature, iteration, resumption, reciprocal and branching processes based linguistic summary forms taking into account both the attributes of the nodes and the relations between them are proposed. Then, methods for evaluating the degree of truth of linguistic summary forms suggested by taking advantages of generalized quantifiers, especially semi-fuzzy quantifiers and polyadic quantifiers, are developed. Finally, the suggested methods are used for the linguistic summarization of the international trade network.
Benzer Tezler
- Heterojen bilgi ağlarında dilsel özetleme
Linguistic summarizaton on heterogeneous information networks
SENA AYDOĞAN
Doktora
Türkçe
2021
Endüstri ve Endüstri MühendisliğiGazi ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DİYAR AKAY
- Uzun mesafe taşımacılıkta elektrikli araçların Türkiye'de potansiyeli
The potential of electric vehicles in long-distance transportation in Turkey
LEVENT ÖZLÜ
Doktora
Türkçe
2024
Ulaşımİstanbul Teknik Üniversitesiİşletme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. DİLAY ÇELEBİ GONIDIS
- Ticari banka kredilerinin değerlendirilmesine yönelik bir karar destek modeli
A decision support model for the evaluation of commercial credits
SAİT GÜL
Doktora
Türkçe
2017
Endüstri ve Endüstri Mühendisliğiİstanbul Teknik ÜniversitesiEndüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ÖZGÜR KABAK
PROF. DR. YUSUF İLKER TOPCU
- A step towards automated database design: creating create queries using deep neural networks
Otomatik veritabanı tasarımına doğru bir adım: derin sinir ağlarını kullanarak oluştur sorguları oluşturma
SÜLEYMAN NAZMİ DİKER
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolBahçeşehir ÜniversitesiBüyük Veri Analitiği ve Yönetimi Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ CEMAL OKAN ŞAKAR