Geri Dön

Doğadan esinlenen evrimsel algoritmalara dayalı sorgu sınıflandırması için öznitelik seçimi & seçkili bilgi erişimi için aday kümesi seçimi

Feature selection for query classification & candidate set selection for selective information retrieval based on nature inspired evolutionary algorithms

  1. Tez No: 855277
  2. Yazar: HALİL İBRAHİM ÇAKIR
  3. Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET ARSLAN
  4. Tez Türü: Doktora
  5. Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
  6. Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
  7. Yıl: 2024
  8. Dil: Türkçe
  9. Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
  10. Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
  11. Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
  12. Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
  13. Sayfa Sayısı: 105

Özet

Seçkili bilgi erişim sistemleri literatüründeki çalışmalar incelendiğinde tamamında önceden tanımlanmış aday kümelerinin kullanıldığı görülmektedir. Ancak bu aday kümelerinin belirlenmesinde ne tür yöntemlerin kullanıldığı net bir olarak bilgi karşımıza çıkmamaktadır. Bu tez çalışmasında seçkili bilgi erişim sistemleri için aday kümesinin belirlenmesi ve sorgu sınıflandırmasına yönelik özniteliklerin seçilmesi işlemi evrimsel algoritmaların ortak optimizasyon kapsamında kullanımıyla gerçekleştirilmiştir. Deneysel çalışmalar üç grupta değerlendirilmektedir: Seçkili Gövdeleme, Seçkili Terim Ağırlıklandırma ve her iki yaklaşımın beraber düşünüldüğü Seçkili Gövdeleme ile Terim Ağırlıklandırma. İlk iki yaklaşımda seçkili olan komponentin alternatif modelleri arasından seçim yapılırken diğer tüm komponentler sabit tutulmaktadır. Sonuncusunda ise farklı komponentlere ait modeller ikili olarak eşleştirilerek elde edilen tüm alt kümeler ayrı bir model gibi düşünülmektedir. Deneysel çalışmaların doğrulanması amacıyla k-katlı çapraz doğrulama yöntemi kullanılmıştır. Önerilen yöntemin tüm veri setlerinde en iyi ortalama olan tekil sistemden daha yüksek başarım elde ettiği gözlemlenmiştir. Ayrıca bulunan sonuçlar istatistiksel olarak anlamlı çıkmıştır. Nihai olarak elde edilen bireylerin genotiplerinde kodlanmış olan komponent ve öznitelikler bilgi erişimi kapsamında irdelenmiştir.

Özet (Çeviri)

When studies in the selective information retrieval systems literature are examined, it is seen that predefined candidate sets are used in all of them. However, there is no clear information on what kind of methods were used to determine these candidate groups. In this thesis study, the process of determining the candidate set for selective information retrieval systems and selecting the attributes for query classification was carried out by using evolutionary algorithms within the scope of joint optimization. Experimental studies are evaluated in three groups: Selective Stemming, Selective Term Weighting, and Selective Stemming and Term Weighting, where both approaches are considered together. In the first two approaches, the selection is made among alternative models of a component, while all other components are kept fixed. In the third one, all subsets obtained by pairwise matching of models belonging to different components are considered as separate information retrieval systems. The k-fold cross validation method was used to verify experimental studies. It has been observed that the proposed method achieves higher performance than the single system, which is the best average for each data set. Additionally, the results found were statistically significant. The components and features encoded in the genotypes of the individuals ultimately obtained were examined within the scope of information retrieval perspective.

Benzer Tezler

  1. Nature-inspired evolutionary algorithms and a model proposal

    Doğadan esinlenen evrimsel algoritmalar ve bir model önerisi

    GÜLİN ZEYNEP ÖZTAŞ

    Doktora

    İngilizce

    İngilizce

    2021

    İşletmeDokuz Eylül Üniversitesi

    İşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. SABRİ ERDEM

  2. Manyetik kaldırma sisteminin doğadan esinlenen optimizasyon algoritmaları ile çok amaçlı optimizasyon tabanlı kesirli mertebeden PID kontrolör tasarımı

    Multi-objective optimization based fractional order PID controller design with nature inspired optimization algorithms of magnetic levitation system

    GÖRKEM MELİH KIRANEL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2022

    Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli Üniversitesi

    Elektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ BANU AYYILDIZ

  3. Metasezgisel yöntemlerle optimizasyon problemlerinin çözümleri: Temelleri ve uygulamaları

    Solutions of optimization problems with metaheuristic methods: Fundamentals and applications

    SÜLEYMAN MESUT YILMAZ

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2024

    MatematikYıldız Teknik Üniversitesi

    Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDA GÖKTEPE KÖRPEOĞLU

  4. Bambu malzeme davranışına bir model olarak kabuk strüktür tasarım ve şekil optimizasyonu

    Shell structure design and shape optimization as a model for material behavior of bamboo

    ESRA DEMİREL

    Yüksek Lisans

    Türkçe

    Türkçe

    2018

    Mimarlıkİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilişim Ana Bilim Dalı

    PROF. DR. LEMAN FİGEN GÜL

  5. Gezgin etmenler ve doğadan esinlenen sezgiseller kullanarak dağıtık bilgisayar güvenliğinin sağlanması

    Distributed computer security using mobile agents and nature inspired algorithms

    UĞUR AKYAZI

    Doktora

    Türkçe

    Türkçe

    2011

    Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik Üniversitesi

    Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı

    YRD. DOÇ. DR. A. ŞİMA ETANER UYAR