Geri Dön

Semantic place prediction from mobile phone data

Akıllı telefon verisi kullanarak anlamsal yer belirleme

  1. Tez No: 447109
  2. Yazar: SELEK CEREN ÇELİK
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ÖZLEM DURMAZ İNCEL
  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: Galatasaray Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 144

Özet

: Semantik yer tahmin problemi yerlere, okul, ev, ofis olarak semantik isimler verme sürecidir. Yerelleştirme sorunu olan bir yerin koordinatlarını tahmin edilmesinden farklıdır, amaç anlamsal olarak konumu karakterize etmektir. Bir yerin GPS koordinatları sorunun çözümünde kullanılabilir olsa da, istenen konumdaki kullanıcıların telefon kullanım alışkanlıkları da kullanılmış olur. Bu tezde, bir ay süreyle Galatasaray Üniversitesi'nden 20 katılımcı veri toplanmıştır. Amacımız kablosuz arayüzleri ve makine öğrenme algoritmaları ile telefonlardaki kullanılabilir hareket sensörleri ile toplanan verileri kullanılarak akıllı telefon kullanıcılarının konumlarını anlamsal olarak sınıandırmakır.

Özet (Çeviri)

Semantic place prediction problem is the process of giving semantic names, such as school, home, Office, to locations.Different than the localization problem, where the coordinates of a place are predicted. The aim is to semantically characterize the location. While the GPS coordinates of a place can be utilized in solving the problem, phone usage patterns of users in that location can be used as well. In this thesis, we collected data from 20 participants from Galatasaray University for a month duration. Our aim is to semantically classify locations of smart phone users utilizing the data collected from wireless interfaces and the motion sensors available on the phones with machine learning algorithms.

Benzer Tezler

  1. Türkçe eşgönderge çözümlemesi

    Turkish coreference resolution

    TUĞBA PAMAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ GÜLŞEN ERYİĞİT

  2. Hiper gerçek yaratım aracı olarak distopik filmlerde mekânsal davranış incelemesi

    Analysis of spatial behavior in dystopic films as a hyper real creation element

    ZAHİDE SALAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2020

    SosyolojiÇukurova Üniversitesi

    İç Mimarlık Ana Sanat Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ FEHİME YEŞİM GÜRANİ

  3. Yeni bir sözdizimsel işaretleme yönteminin kullanımıyla Türkçenin istatistiksel ayrıştırma başarımının artırılması

    Improving statistical dependency parsing performance of Turkish by use of a new annotation scheme

    UMUT SULUBACAK

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2015

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. GÜLŞEN ERYİĞİT

  4. Kentsel mekan sürekliliği/süreksizliği ve güvenlik ihtiyacı ilişkisi

    Başlık çevirisi yok

    CEREN KAHRAMAN

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    1998

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Mimarlık Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HASAN ŞENER

  5. Performance analysis of deep learning object detection based image segmentation methods

    Derin öğrenme nesne algılama tabanlı görüntü bölütleme yöntemlerinin performans analizi

    RAMAZAN ABDULLAH

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇukurova Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SELMA AYŞE ÖZEL