Sıkıştırılmış metin veri üzerinde metin benzerliğialgoritmalarının uygulaması ve sıkıştırılmamış metin veriyegöre performans karşılaştırması
Application of text similarity algorithms on compressed textdata and performance comparison with uncompressed textdata
- Tez No: 935613
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ HALİL NUSRET BULUŞ
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2025
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Tekirdağ Namık Kemal Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Belirtilmemiş.
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu yüksek lisans tezinde, metin sıkıştırma işleminin metin benzerliği algoritmalarının performansı üzerindeki etkisi incelenmiştir. Çalışma kapsamında, farklı uzunluklarda ve büyüklüklerde oluşturulan metin veri setleri üzerinde üç farklı senaryo test edilmiştir: sıkıştırmasız karşılaştırma, dinamik sıkıştırma ve karşılaştırma, önceden sıkıştırılmış havuz ile karşılaştırma. Sıkıştırma işlemi için, tasarlanan ve kelime bütünlüğünü bozmadan sıkıştırma yapabilen bir algoritma kullanılmıştır. Metin benzerliği ölçümü ise kosinüs benzerliği algoritması ile gerçekleştirilmiştir. Toplamda 60 farklı test yapılmış ve bu testlerde sözlük oluşturma süresi, sıkıştırma süresi, benzerlik ölçümü süresi, toplam süre ve benzerlik oranları değerlendirilmiştir. Sonuçlar, sıkıştırılmış metin havuzlarıyla yapılan karşılaştırmaların, sıkıştırma işlemi bulunmayan durumlara göre işlem süreleri açısından avantaj sağladığını göstermiştir. Ayrıca, sıkıştırma işleminin, metin benzerliği oranlarına anlamlı bir etkisinin olmadığı belirlenmiştir.
Özet (Çeviri)
In this master's thesis, the impact of text compression on the performance of text similarity algorithms was examined. Within the scope of the study, three different scenarios were tested on text datasets of various lengths and sizes: comparison without compression, dynamic compression and comparison, and comparison with a pre-compressed pool. A custom-designed compression algorithm, capable of preserving word integrity, was employed for the compression process. Text similarity measurement was performed using the cosine similarity algorithm. A total of 60 tests were conducted, evaluating dictionary creation time, compression time, similarity measurement time, total time, and similarity ratios. The results showed that comparisons made with compressed text pools provided advantages in terms of processing times compared to scenarios without compression. Additionally, it was determined that the compression process did not have a significant impact on text similarity ratios.
Benzer Tezler
- Comparative analysis of deep learning components on compressed domain action recogniton framework
Derin öğrenme bileşenlerinin sıkıştırılmış domen aktivite tanıma sistemi üzerinde karşılaştırmalı analizi
HÜSEYİN ONUR YAĞAR
Yüksek Lisans
İngilizce
2022
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Bilimleri Ana Bilim Dalı
PROF. DR. BEHÇET UĞUR TÖREYİN
- Veri sıkıştırma yöntemleri üzerine
On data compression methods
TURAL SADIK
Doktora
Türkçe
2019
MatematikEge ÜniversitesiMatematik Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BURAK ORDİN
DOÇ. DR. FİDAN NURİYEVA
- Kayıpsız veri sıkıştırma ve steganografi tekniğine dayalı yeni bir yöntem
A novel technique based on lossless data compression and steganography
ERTUĞRUL DUMAN
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSakarya ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. CEMİL ÖZ
- A large language model (LLM)-based framework for bid/no-bid decision support in construction public procurement: Validated on romanian tenders
İnşaat kamu ihalelerinde teklif verme / vermeme karar desteği için büyük dil modeli (LLM) tabanlı bir çerçeve: Romanya ihaleleri üzerinde doğrulama
ELİF GÜLİN PETEK
Yüksek Lisans
İngilizce
2026
İnşaat Mühendisliğiİstanbul Teknik Üniversitesiİnşaat Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. ONUR BEHZAT TOKDEMİR
- RFID etiketlerinin hafıza alanının verimli kullanımı için yeni bir kodlama algoritmasının geliştirilmesi ve uygulamalı başarım analizi
Development and applied performance analysis of a new coding algorithm for efficient memory usage of RFID tags
HAKAN CELİL KAYA
Yüksek Lisans
Türkçe
2024
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOsmaniye Korkut Ata ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DR. ÖĞR. ÜYESİ İBRAHİM ÖZTÜRK