Geri Dön

İnternet ortamından metin işleme yöntemiyle gerekli verilerin elde edilmesi

Obtaining the necessary data from the internet environment by text processing method

PDF İndir

  1. Tez No: 838355
  2. Yazar: İMRAN GÜL
  3. Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ FERDİ SARAÇ
  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: 2023
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Süleyman Demirel Üniversitesi
  10. Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
  13. Sayfa Sayısı: 68

Özet

Günümüzde karşı konulmaz teknolojik gelişmelerle birlikte internet ortamında veriler sürekli artış göstermektedir. Bu nedenle son yıllarda araştırmacılar özgün veri kaynağı olarak çoğunlukla interneti kullanmaktadırlar. Fakat, internet üzerinden elde edilen veriler oldukça karmaşıktır. Bu karmaşık verilerden anlamlı ve güvenilir veriler elde etmek son derece önemlidir. Bunu başarmak için, araştırmacıların standart derleme araçlarını kullanarak gözlemledikleri verileri dönüştürmeleri gerekmektedir. Bu sayede hem analizi mümkün olmayan veriler kullanılır hale gelmekte hem de araştırmacılar veriler üzerinde kolayca analizler yapabilmektedirler. Sonuç olarak istenilen bilgiye kolay erişim sağlanabilmektedir. Bu tez çalışmasında, alışveriş yapan tüketicilerin hızlı ve bilinçli alışveriş yapmalarını sağlamak amacıyla, tüketicilerin gıda ürünlerinin içeriklerine kolayca erişmelerini sağlayan mobil tabanlı bir sistem geliştirilmiştir. Geliştirilen bu sistem önceden belirlenmiş ürün özelliklerini temel alıp, tüketici tarafından yapılan sorgulamalar sonucunda ilgili ürüne ait gerekli bilgileri kullanıcılara sunmayı hedeflemektedir. Geliştirilen sistem, kullanıcılara farklı perspektiflerden istedikleri bilgilere erişme imkanı sağlayarak, kişiselleştirilmiş bir deneyim sunmaktadır. Bu sayede, tüketiciler ihtiyaç duydukları bilgilere kolaylıkla erişim sağlayabilir ve alışveriş deneyimlerini geliştirebilir. Bu tez çalışmasında, 4 farklı kategoriden elde edilen 1000 farklı gıda ürününün internet üzerindeki verileri toplanmıştır. Bu veriler daha sonra derlenmiş ve yeni ve özgün bir veri seti oluşturulmuştur. Bu tez çalışmasında, ayrıca, 4 farklı sınıflandırma algoritması elde ettimiz veri seti üzerinde uygulanarak bu algoritmaların sınıflandırma yetenekleri test edilmiştir. Bu algoritmalar Naive Bayes, K-En Yakın Komşu, Çok Katmanlı Algılayıcı ve Karar Ağaçları algoritmalarıdır. Bu algoritmaların tercih edilmesinin nedeni, daha önceki çalışmalarda kanıtlanmış yüksek performanslarıdır. Algoritmaların performanslarının kapsamlı bir değerlendirmesi sonucunda, farklı algoritmaların çeşitli gıda ürünlerini sınıflandırmada farklı sonuçlar verdiği gözlemlenmiştir. Bu çalışma da ana hedef internet ortamındaki verilerin etkin bir şekilde kullanılarak kullanıcı odaklı yeni ve özgün veri setinin oluşturulması ve geliştirilen mobil tabanlı sistem ile tüketicilerin alışveriş deneyimlerini daha bilinçli hale getirilmesidir. Bu sistem tüketicilere istedikleri bilgilere daha kolay ve hızlı bir şekilde erişme olanağı sunmaktadır. Böylece, tüketiciler daha bilinçli alışverişler yapabilir ve gıda ürünleri hakkında ihtiyaç duydukları bilgilere daha rahatlıkla erişebilirler.

Özet (Çeviri)

Nowadays with the irresistible technological development, data on the internet is constantly increasing. For this reason, in recent years, researchers have mostly used the internet as an original data source. However, the data obtained over the internet is quite complex. It is extremely important to obtain meaningful and reliable data from this complex data. To achieve this, researchers need to transform the data they observed using standard compilation tools. In this way, data that cannot be analyzed becomes available and researchers can easily analyze the data. As a result, easy access to the desired information can be achieved. In this thesis study, a mobile-based system that allows consumers to easily access the contents of food products is developed in order to enable consumers to shop quickly and consciously. This developed system is based on predetermined product features and aims to provide users with the necessary information about the relevant product as a result of inquiries made by the consumer. The developed system offers users a personalized experience by allowing them to access the information they want from different perspectives. In this way, consumers can easily access the information they need and improve their shopping experience. In this thesis study, 1000 different food products data obtained from 4 different categories are collected from internet. These data are then compiled and a new and original data set are created. In this thesis study, 4 different classification algorithms are also applied on the obtained data set and the classification abilities of these algorithms are tested. These algorithms are Naive Bayes, K-Nearest Neighbor, Multi-Layer Perceptron and Decision Trees algorithms. The reason why these algorithms are preferred is their high performance, proven in previous studies. As a result of a comprehensive evaluation of the performance of the algorithms, it has been observed that different algorithms give different results in classifying various food products. The main goal of this study is to effectively use the data on the internet, create a user-oriented, new and original data set, and make consumers' shopping experiences more conscious with the developed mobile-based system. This system offers consumers the opportunity to access the information they want more easily and quickly. Thus, consumers can make more informed purchases and access the information they need about food products more easily.

Benzer Tezler

  1. Tez No

    666397

    Specific keyword extraction from unstructured curriculum vitae using deep learning methods

    Derin öğrenme yöntemleri kullanılarak özgeçmişler üzerinde anahtar kelime çıkarımı

    MUSTAFA BUĞRA DÜR

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolÇankaya Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. HAYRİ SEVER

  2. Tez No

    353807

    Multi̇-document summarization using distortion-rate ratio

    Bozulum-hız oranına göre çoklu metin özetinin çıkarılması

    ULUKBEK ATTOKUROV

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2014

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. ULUĞ BAYAZIT

  3. Tez No

    123235

    Bilgisayar ve internet destekli uzaktan eğitim programlarının tasarım, geliştirme ve değerlendirme aşamaları (SUZEP örneği)

    Design, development and evaluating stages of computer and internet supported distance education program (on the model of SUZEP)

    BİROL GÜLNAR

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2003

    Radyo-TelevizyonSelçuk Üniversitesi

    Radyo Televizyon Ana Bilim Dalı

    PROF.DR. AHMET HALUK YÜKSEL

  4. Tez No

    637308

    Implementation of data-driven decisions in urban governance and planning

    Kent yönetişim ve planlamasında veri odaklı kararların uygulanması

    JAFAR NAJAFLI

    Yüksek Lisans

    İngilizce

    İngilizce

    2020

    Şehircilik ve Bölge Planlamaİstanbul Teknik Üniversitesi

    Şehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı

    DOÇ. DR. ÖZHAN ERTEKİN

  5. Tez No

    720900

    Metro yapılarında ISO 19650-3 temelli varlık yönetimi: İkitelli Ataköy metro hattı Bahariye istasyonu vaka çalışması

    ISO 19650-3 based asset management in metro structures: İkitelli Atakoy metro line Bahariye station case study

    GİZEM ATALAY

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    MimarlıkMimar Sinan Güzel Sanatlar Üniversitesi

    Enformatik Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SALİH OFLUOĞLU

Geri Dön