Tag-based dynamic ranking system for organization related news
Etiket tabanlı kurumsal dinamik haber sıralama sistemi
- Tez No: 501002
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TUĞKAN TUĞLULAR
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2018
- Dil: İngilizce
- Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
- Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: 61
Özet
Bilgi sistemlerinde, etiketler bilgi kümelerini temsil eden anahtar kelimeler veya terimlerdir. Bir öğeyi tanımlamayı sağlarlar ve bu öğenin araştırılarak veya göz atılarak tekrar bulunmasına yardımcı olurlar. Etiketler sosyal paylaşım, sosyal imleme, kurumsal ağ ve sosyal ağ sitelerinin büyümesi nedeniyle popüler olmuşlardır. Bununla birlikte, etiketler ayrıca haberlerde öne çıkan olayları ve dikkat çekici konuları ifade etmek için kullanılır. Bu tez çalışmasında, kurumsal bir organizasyon ağındaki haberlerin paylaşılabilirliğini tahmin etmek için etiket tabanlı bir istatistiksel öğrenme yaklaşımı önermekteyiz. Farklı yöntemler kullanarak etiketlerden öznitelikler çıkardık ve haberlerin paylaşılabilirliğini tahmin etmek için birkaç sınıflama yöntemi kullandık. Bu problemi, paylaşılabilir olarak tahminlenen haberlerin olumlu ve paylaşılamaz olarak tahminlenen haberlerin olumsuz sınıf olarak kabul edildiği ikili bir sınıflandırma problemi olarak modelledik. Deneysel sonuçlar, organizasyonla ilgili haberlere yönelik paylaşılabilirlik tahmini çalışması için genel bir en iyi sınıflayıcının olmadığını ancak veri setine ve çıkarılan özniteliklere bağı olarak bu çalışma için en uygun sınıflayıcıları kullanabileceğimizi göstermektedir.
Özet (Çeviri)
In information systems, tags are keywords or terms, which represent a piece of information. They provide to define an item and help it to be found again through searching or browsing. Tags have gained popularity due to the growth of social sharing, social bookmarking, organization network and social network websites. In addition, tags are also used to express prominent events and noticeable topics in the news. In this thesis, we propose a tag-based statistical learning approach to predict the shareability of news in an organization network. We represented features with tags by using different methods and adopted several classifiers to predict the shareability of news. We model this problem with a binary classification problem, where shareable news are considered as the positive and non-shareable news are considered as the negative class. The experimental results indicate that there is no general best classifier for the study of shareability prediction for organization related news but depending on the dataset and represented features we can adopt an optimal classifier.
Benzer Tezler
- Semi-supervised indoor localization using rssi fingerprints
Yarı güdümlü öğrenme yöntemleriyle rssı parmakizi tabanlı bina içi konumlandırma sistemi
FURKAN TEKTAŞ
Yüksek Lisans
İngilizce
2018
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ YAKUP GENÇ
- Recognition and classification of human activities using wearable sensors
Giyilebilir duyucularla insan aktivitelerinin algılanması ve sınıflandırılması
ARAS YURTMAN
Yüksek Lisans
İngilizce
2012
Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Bölümü
PROF. DR. BİLLUR BARSHAN
- Development of an anti-collision protocol for RFID based students' attendance system: A combination of DFSA with predefined BFSA
Öğrenci katılım sistemi bazlı RFID için çatışma önleyici protokolün geliştirilmesi: DFSA'nın önceden tanımlanmış BFSA ile kombinasyonu
GHASSAN ALI HAMEED HAMEED
Yüksek Lisans
İngilizce
2016
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiTürk Hava Kurumu ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. HASSAN SHARABATY
- Functionalized nanofiber based scaffold in nerve tissue engineering
Sinir doku mühendisliğinde işlevselleştirilmiş nanofiberlerin kullanımı
İREM AYŞE KANNECİ ALTINIŞIK
Doktora
İngilizce
2017
Bilim ve Teknolojiİstanbul Teknik ÜniversitesiMoleküler Biyoloji-Genetik ve Biyoteknoloji Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. FATMA NEŞE KÖK
PROF. DR. GAMZE KÖSE
- Constructing peptide (GEPI)-protein molecular hybrids by using genetic engineering methods for materials and medical applications.
Malzeme ve medikal uygulamalar için gen mühendisliği yoluyla peptid (GEPI)-protein hibritlerin oluşması.
DENİZ ŞAHİN
Doktora
İngilizce
2011
Biyomühendislikİstanbul Teknik Üniversitesiİleri Teknolojiler Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CANDAN TAMERLER
PROF. DR. MEHMET SARIKAYA