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
- Tez No: 855277
- Danışmanlar: DOÇ. DR. AHMET ARSLAN
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Eskişehir Teknik Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Bilgisayar Bilimleri Bilim Dalı
- 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
- Nature-inspired evolutionary algorithms and a model proposal
Doğadan esinlenen evrimsel algoritmalar ve bir model önerisi
GÜLİN ZEYNEP ÖZTAŞ
Doktora
İngilizce
2021
İşletmeDokuz Eylül Üniversitesiİşletme (İngilizce) Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SABRİ ERDEM
- 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
2022
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiKocaeli ÜniversitesiElektronik ve Haberleşme Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ BANU AYYILDIZ
- Metasezgisel yöntemlerle optimizasyon problemlerinin çözümleri: Temelleri ve uygulamaları
Solutions of optimization problems with metaheuristic methods: Fundamentals and applications
SÜLEYMAN MESUT YILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
MatematikYıldız Teknik ÜniversitesiMatematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ SEDA GÖKTEPE KÖRPEOĞLU
- 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
2018
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiBilişim Ana Bilim Dalı
PROF. DR. LEMAN FİGEN GÜL
- 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
2011
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. A. ŞİMA ETANER UYAR