Geri Dön

Tag-based dynamic ranking system for organization related news

Etiket tabanlı kurumsal dinamik haber sıralama sistemi

  1. Tez No: 501002
  2. Yazar: MUSTAFA TUNAHAN ÖZKAN
  3. Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. TUĞKAN TUĞLULAR
  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: 2018
  8. Dil: İngilizce
  9. Üniversite: İzmir Yüksek Teknoloji Enstitüsü
  10. Enstitü: Mühendislik ve Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.

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

  1. UWB based drone localization for autonomous landing systems

    Otonom iniş sistemleri için UWB tabanlı drone konumlandırma

    ŞENER YILMAZ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiBoğaziçi Üniversitesi

    Elektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AHMET ÖNCÜ

  2. Semi-supervised indoor localization using rssi fingerprints

    Yarı güdümlü öğrenme yöntemleriyle rssı parmakizi tabanlı bina içi konumlandırma sistemi

    FURKAN TEKTAŞ

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2018

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolGebze Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ YAKUP GENÇ

  3. Artificial intelligence applications in microwave and mmwave sensing

    Mikrodalga ve milimetre dalga algılamada yapay zeka uygulamaları

    MUHAMMED İSMAİL PENÇE

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2025

    Elektrik ve Elektronik Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesi

    İletişim Sistemleri Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. MEHMET NURİ AKINCI

  4. Beyaz peynirde liyofilize postbiyotik uygulamasının depolama süresince bazı tekno-fonksiyonel özellikler, aroma profili, biyokoruyucu potansiyel ve biyoaktif peptitler üzerindeki etkisi: In vitro ve in silico değerlendirme

    Effects of lyophilized postbiotic application in white cheese on selected techno-functional properties, aroma profile, bioprotective potential, and bioactive peptides during storage: In vitro and in silico evaluation

    YASEMİN KAYA

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2026

    Gıda MühendisliğiAtatürk Üniversitesi

    Gıda Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. MUSTAFA ŞENGÜL

    PROF. DR. ENES DERTLİ