Geri Dön

Makine Öğrenmesi Bazlı Arama Motoru

Machine learning based search engine

  1. Tez No: 488392
  2. Yazar: MEHMET FUAT RIHTIM
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. ATINÇ YILMAZ
  4. Tez Türü: Yüksek Lisans
  5. Konular: Mühendislik Bilimleri, Engineering Sciences
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2018
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Beykent Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 49

Özet

Bu çalışma, bir web uygulaması için daha efektif arama işlemlerinin yapılmasına olanak sağlamak için geliştirilmiştir. Entegre bir biçimde değil, ayrık bir sistem olarak tasarlanmıştır. Bu sayede, uygulama üzerinde yük oluşmayacağı gibi, arama motoru da özelleşmiş bir şekilde hizmet vermesi hedeflenmiştir. Bu çalışmada, uygulamalara kolayca uyarlanabilecek ve ayrık şekilde çalışan bir tasarım yapılmıştır. Eski teknolojilerle, yeni teknolojinin birleştirilerek kullanılmasına olanak sağlayan bu uygulama, verilerin daha efektif bir biçimde kullanılarak, kullanıcılara performanslı bir kullanıcı deneyimi yaşamalarına olanak sağlamaktadır. Bu yeni teknolojiler, ilişkisel olmayan veritabanlarına duyulan ihtiyaç sonrası, son senelerde ortaya çıkması ve gelişmeye devam etmesiyle birlikte proye dahil edilmiştir. Kullanıcıların uygulama üzerinde yaptıkları işlemlerse, girilen veriler ile birlikte sistemin eğitilmesi konusunda sistemi beslemekte ve kullanıcılara daha doğru sonuçlar verilmesini sağlamaktadır.

Özet (Çeviri)

In this work, an application is developed for providing users to search their texts in a different web site applications efficiently. This search engine is not integrated an application, it is designed as distributed. In this way, a web application do not responsible search processes so the search engine is aimed to serve data seperately. In this work, a design was done with working other system distributedly and adapt to them easily. This application provides an easy and effective usage of data search with union of new and old technology. This is for user friendly application for users. These new technologies are presented after needs for non-relational database and these databases usage are increasing everyday with their improvements. In order to give more successful and meaningful results with the application, some machine learning algorithms are implementing into the application. For this reason, all data is entered by users are using for teaching the system.

Benzer Tezler

  1. Kişiselleştirilmiş haber tavsiye sistemi

    Personalized news recommendation system

    MELİS ÖZKARA

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Ticaret Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ METİN TURAN

  2. Fault detection on automated beverage dispenser systems by using online feature extraction based neural network models

    Otomatik içecek servis sistemlerinde çevrimiçi öznitelik çıkarıma dayalı nöral ağlar kullanılarak hata tespiti

    AHMET DEMİREL

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ŞENİZ ERTUĞRUL

  3. An open-source, machine learning based intrusion detection system

    Makı̇na öğrenmesı̇ tabanlı açık kaynak kodlu saldırı tespı̇t sı̇stemı̇

    ZEMRE ARSLAN TÜVER

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2019

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Hesaplamalı Bilimler ve Mühendislik Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ENVER ÖZDEMİR

  4. RespRate-LSH: Response rate estimation using LSH

    RespRate-LSH: Yerele duyarlı karma (LSH) kullanılarak yanıt oranı tahminlenmesi

    MARYAM G.S. ALMASHARAWI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolMarmara Üniversitesi

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. AHMET BULUT

    DR. ÖĞR. ÜYESİ HATİCE TEKİNER MOĞULKOÇ

  5. Nanoakışkanların termofiziksel ve reolojik özelliklerinin yapay sinir ağları ile tahmin edilmesi

    Prediction of the thermophysical and rheological properties of nanofluids with artificial neural network

    KASIM ERDEM

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Makine Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    Makine Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ ABDUSSAMET SUBAŞI