The evaluation of heuristic optimization techniques on text categorization with conventional machine learning algorithms and deep learning methodologies
Metin kategorizasyonunda geleneksel makine öğrenimi algoritmaları ve derin öğrenme yöntemleri ile sezgisel optimizasyon tekniklerinin değerlendirilmesi
- Tez No: 909526
- Danışmanlar: PROF. DR. MİTAT UYSAL, DOÇ. DR. ZEYNEP HİLAL KİLİMCİ
- Tez Türü: Doktora
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2024
- Dil: İngilizce
- Üniversite: Doğuş Üniversitesi
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu araştırma, büyük özellik sayısına sahip metin sınıflandırma problemlerinde özellik seçimi zorluklarına çözüm sağlamak amacıyla Migrating Birds Optimization (MBO) ile birleştirilmiş Naive Bayes iç sınıflandırıcını kullanarak yeni bir yaklaşım olan MBO-NB'yi tanıtmaktadır. Hesaplama verimliliğine odaklanarak, ham veriyi IG algoritması kullanarak ön işleme tabi tutuyoruz ve ortalama 62221 olan özellik sayısını stratejik olarak 2089'a düşürüyoruz. Deneylerimiz, MBO-NB'nin diğer mevcut tekniklere göre üstün etkinliğini, artan sınıflandırma doğruluğunu vurgulayarak özellikle özellik azaltma konusundaki başarısını göstermektedir. Naive Bayes'in MBO içinde başarılı entegrasyonu, dengeli bir çözüm sunmaktadır. Particle Swarm Optimization (PSO) ile yapılan bireysel karşılaştırmalarda, MBO-NB dört kurulumda ortalama %6.9 üzerinde sürekli olarak daha iyi performans göstermektedir. Bu araştırma, özellik seçimi yöntemlerini geliştirmeye dair değerli içgörüler sunarak, metin sınıflandırma için ölçeklenebilir ve etkili bir çözüm sunmaktadır.
Özet (Çeviri)
This research proposes a new approach called MBO-NB for tackling feature selection challenges in high-dimensional text classification tasks. MBO-NB combines Migrating Birds Optimization (MBO) via Naive Bayes as a base classifier. To prioritize computational efficiency, we employ a preprocessing step using the Information Gain (IG) algorithm. This strategic approach significantly reduces the average number of features from 62,221 to 2,089, streamlining the subsequent analysis. Our experiments demonstrate that MBO-NB achieves superior feature reduction effectiveness compared to existing techniques. Notably, this reduction in features translates to boosted categorization success. The unification of Naive Bayes and MBO proves to be a successful strategy, resulting in a well-balanced solution. Furthermore, head-to-head contrast via Particle Swarm Optimization (PSO) reveal that MBO-NB performs better than PSO by a mean of 6.9% across four different experimental settings. This thesis presents meaningful insights for improving attribute selection models in text classification, paving the way for a more scalable and effective approach.
Benzer Tezler
- Ovulasyon indüksiyonu tedavisinde folliküler gelişimin ultrasonografik takibi
Başlık çevirisi yok
MERİH BAYRAM
Tıpta Uzmanlık
Türkçe
1987
Kadın Hastalıkları ve DoğumGazi ÜniversitesiKadın Hastalıkları ve Doğum Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MÜLAZIM YILDIRIM
- Çimentonun sertleşmesi üzerinde kimyasal komponentlerin etkisi
Başlık çevirisi yok
NACİYE TÜRKEL
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE
- Bazı esterlerin kinetik incelenmesi ve termodinamik parametrelerin belirlenmesi
Kinetic study and detesmination of thermodnamic parameters of some esters
İBRAHİM TAŞ
Yüksek Lisans
Türkçe
1986
Kimya MühendisliğiUludağ ÜniversitesiKimya Ana Bilim Dalı
PROF. DR. MUSTAFA CEBE
- İzmir'de bazı yolların kapatılarak yaya bölgeleri oluşturma da kent peyzajını geliştirme açısından yeniden planlanması üzerinde araştırmalar
Başlık çevirisi yok
BAHAR TÜRKYILMAZ
Yüksek Lisans
Türkçe
1985
Şehircilik ve Bölge PlanlamaEge ÜniversitesiŞehir ve Bölge Planlama Ana Bilim Dalı
- Atherosklerotik kalp hastalıklarında risk faktörleri
Risk factors in the coronary artery disease
MURAT SUHER