Geri Dön

Prediction of stay duration of news on homapage of websites

Haberlerin web sitelerin anasayalarında kalma süreleri tahmini

PDF İndir

  1. Tez No: 510208
  2. Yazar: OKAN GÜZELORDU
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ TEVFİK AYTEKİN
  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: Bahçeşehir 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: Belirtilmemiş.

Özet

Bu tez çalışmasında, veri madenciliği ile web madenciliği kullanılarak, çevrimiçi haber sitelerinin ana sayfalarında yayınlanan haberlerin süreleri tahmin edilmektedir. Süreç, temel veri madenciliği işlemleriyle başlar. İlk olarak, veriler tarayıcıların yardımıyla toplanır. Veri temizleme ve ön işlemden sonra, veriler işlenebilir ve modellenebilir. Tarama işleminden sonra, kategoriler haber verilerinin Meta anahtar kelimelerine göre tahmin edilir. Kategorizasyon sürecinin sona ermesiyle birlikte, her haber belgesi TF-IDF kullanılarak vektör uzay modeli olarak gösterilmektedir. LSI ve TF-IDF metodları uygulanması ile çıkan sonuçlar karşılaştırılır. Sistemimiz dört ana aşamada çalışır; İlk veriler toplanır, sonra veriler kosinüs benzerliğine bağlı kümelenir ve daha sonra her bir vektör için bu veriler KNN algoritması tarafından bu aşamalardan sonra kümelenir. Son tahmin süreci haberlerin kalma süresini tahmin etmek için uygulanır. Bu yöntemler C # ve makine öğrenme kütüphaneleri ile uygulanmaktadır. Bu tez çalışılan sistemde ihtiyaç duyulan bazı önemli konulara değinmektedir. Bu sistem, çevrimiçi haber alanlarında yayınlanan bazı haberlerde test edilmiştir.

Özet (Çeviri)

In this thesis, stay duration of the news which are published on the homepages of online news websites are predicted using web mining and text mining with data mining. The process begins with basic data mining operations. Firstly, data is collected with the help of crawlers. After data cleansing and preprocessing, the data can be processed and modeled. After the crawling process, categories are estimated according to the Meta keywords of the news data. Along with the end of the categorization process, each news document is shown as a vector space model using TF-IDF or LSI. The results of applying LSI and TF-IDF methods are compared. Our system works in four main stages; first data are collected then data are clustered dependent on cosine similarity and then these data for each vector are clustered after these steps by KNN algorithm. At last prediction process is applied for predicting stay duration of news. These methods are implemented in C# and with their machine learning libraries. This thesis addresses a number of key issues that are needed to the working system. This system has been tested in some news which is published in online news domains.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    688618

    COVİD-19 tanısı ile Hacettepe Üniversitesi erişkin hastanesinde izlenen hastaların hastalık ile ilgili risk algıları ve yaşam tarzı değişikliği planlarının değerlendirilmesi

    Evaluation of disease-related risk perceptions and lifestyle change plans of patients followed up at Hacettepe University adult hospital with the diagnosis of COVİD-19

    KAMIL ZARNISHANOV

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    İç HastalıklarıHacettepe Üniversitesi

    İç Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. GÜLAY SAİN GÜVEN

    DR. ÖĞR. ÜYESİ NURSEL ÇALIK BAŞARAN

  2. Tez No

    798056

    Geriatrik postoperatif hastalarda deliryum ve mortaliteyi öngörmede prognostik nutrisyonel indeks ile geriatrik nutrisyonel risk indeksinin karşılaştırılması

    Comparison of prognostic nutritional index and geriatric nutritional risk index in prediction of delirium and mortality in geriatric postoperative patients

    AYŞE HİLAL MERİÇ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Anestezi ve ReanimasyonSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Anesteziyoloji ve Reanimasyon Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. NURTEN BAKAN

  3. Tez No

    733923

    Hastanede yatan COVID-19 hastalarının klinik radyolojik özellikleri ve mortalitenin öngörülmesindeki kriterler

    Clinical and radiological characteristics of COVID-19 patients hospitalized and criterias for prediction of mortality

    EBRU AYKAN MAVİGÖZ

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Göğüs HastalıklarıSağlık Bilimleri Üniversitesi

    Göğüs Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DR. MURAT KIYIK

  4. Tez No

    682327

    Maternal tam kan parametreleri ve sistemik inflamatuar indeksin yenidoğan yoğun bakım ünitesine yatışı öngörmede önemi

    Maternal complete blood count parameters and systemic inflammatory index in prediction of the hospitalization in newborn intensive care unit

    GİZEM ÇETİNKAYA

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2021

    Kadın Hastalıkları ve DoğumAnkara Yıldırım Beyazıt Üniversitesi

    Kadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. AYŞE FİLİZ YAVUZ

  5. Tez No

    807155

    Bronkopulmoner displazi tanısını öngörmede respiratuar severity skor, saturasyon oksijen basınç indeksi ve oksijen saturasyonun inspire edilen oksijen fraksiyonuna oranı değeri nedir?

    What is the value of respiratory severity score, saturation oxygenation pressure index and oxygen saturation inspired oxygen fraction ratio in predicting the diagnosis of bronchopulmonary dysplasia?

    AHMET DEMİR

    Tıpta Uzmanlık

    Türkçe

    Türkçe

    2023

    Çocuk Sağlığı ve HastalıklarıMarmara Üniversitesi

    Çocuk Sağlığı ve Hastalıkları Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. HÜLYA ÖZDEMİR

Geri Dön