Show simple item record

dc.contributor.advisorHüseynov, Aydın
dc.contributor.authorBolat, Mustafa Zafer
dc.date.accessioned2020-12-04T08:43:52Z
dc.date.available2020-12-04T08:43:52Z
dc.date.submitted2003
dc.date.issued2018-08-06
dc.identifier.urihttps://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/67177
dc.description.abstractöz METİN FİLTRELEMEDE EN HIZLI İNİŞ METODUYLA OPTİMAL SORGU OLUŞTURULMASI Mustafa Zafer Bolat BİLGİSAYAR MÜHENDİSLİĞİ ANABILIM DALI YÜKSEK LİSANS TEZİ Ankara. 2003 Metin süzme, dokümanların sisteme girmesiyle birlikte denetlenmesi ve kullanıcı sorgusuna uygun olanların seçilmesi işlemidir. Bu tez çalışmasında en hızlı iniş algoritmasına bağlı ve üç aşamalı tercih ilişkisine dayanan bir filtreleme metodu çalışması yapılmıştır. Eğitim sırasında kullanıcı geribildirimlerini kullanacak yeni bir yöntem sunulmuştur. Bu yöntem deneysel olarak incelenmiştir. Deneyler sırasında, herkesin kullanımına açık ve çoğu makine öğrenimi deneyinde kullanılan olan Reuters- 21578 veri kümesinin 1.0 sürümü kullanılmıştır. Deneyin başarım gücü ise mikro-ortalama yöntemiyle hesaplanmıştır. Anahtar Kelimeler: Metin Süzme, Metin Erişimi, En Hızlı İniş Metodu, Çoklu Tercih İlişkisi, Önbellek
dc.description.abstractABSTRACT OPTIMAL QUERY FORMULATION IN INFORMATION FILTERING WITH STEEPEST DESCENT ALGORITHM Mustafa Zafer Bolat DEPARTMENT OF COMPUTER ENGINEERING MASTER THESIS Ankara. 2003 The objective of information filtering is to judge the documents as `relevant or non- relevant to users ` according to user needs as documents arrive into the system. In this thesis, an information filtering method based on steepest descent induction algorithm, which is an enhanced version of a relevance feedback algorithm, combined with a three- level preference relation on user ranking is investigated. A new way of to use user feedback in training is proposed. The performance of the proposed algorithm is experimentally evaluated. The experiments are conducted using publicly available Reuters-21578 Distribution 1.0 data collection which is a well known dataset in text categorization and machine learning experiments as corpus. A micro-average breakeven effectiveness measure is used for performance evaluation. Key Words: Text Filtering, Text Retrieval, Steepest Descent Algorithm, Multi Level Preference, Cache Memory nen_US
dc.languageTurkish
dc.language.isotr
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/embargoedAccess
dc.rightsAttribution 4.0 United Statestr_TR
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
dc.subjectBilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontroltr_TR
dc.subjectComputer Engineering and Computer Science and Controlen_US
dc.titleMetin filtrelemede en hızlı iniş metoduyla optimal sorgu oluşturulması
dc.title.alternativeOptimal query formulation filtering with steepest descent algorithm
dc.typemasterThesis
dc.date.updated2018-08-06
dc.contributor.departmentDiğer
dc.subject.ytmText retrieval
dc.subject.ytmCache
dc.subject.ytmFiltration
dc.subject.ytmText filtering
dc.identifier.yokid136430
dc.publisher.instituteFen Bilimleri Enstitüsü
dc.publisher.universityBAŞKENT ÜNİVERSİTESİ
dc.identifier.thesisid131697
dc.description.pages78
dc.publisher.disciplineDiğer


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record

info:eu-repo/semantics/embargoedAccess
Except where otherwise noted, this item's license is described as info:eu-repo/semantics/embargoedAccess