Metin filtrelemede en hızlı iniş metoduyla optimal sorgu oluşturulması
dc.contributor.advisor | Hüseynov, Aydın | |
dc.contributor.author | Bolat, Mustafa Zafer | |
dc.date.accessioned | 2020-12-04T08:43:52Z | |
dc.date.available | 2020-12-04T08:43:52Z | |
dc.date.submitted | 2003 | |
dc.date.issued | 2018-08-06 | |
dc.identifier.uri | https://acikbilim.yok.gov.tr/handle/20.500.12812/67177 | |
dc.description.abstract | öz 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.abstract | ABSTRACT 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 n | en_US |
dc.language | Turkish | |
dc.language.iso | tr | |
dc.rights | info:eu-repo/semantics/embargoedAccess | |
dc.rights | Attribution 4.0 United States | tr_TR |
dc.rights.uri | https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/ | |
dc.subject | Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol | tr_TR |
dc.subject | Computer Engineering and Computer Science and Control | en_US |
dc.title | Metin filtrelemede en hızlı iniş metoduyla optimal sorgu oluşturulması | |
dc.title.alternative | Optimal query formulation filtering with steepest descent algorithm | |
dc.type | masterThesis | |
dc.date.updated | 2018-08-06 | |
dc.contributor.department | Diğer | |
dc.subject.ytm | Text retrieval | |
dc.subject.ytm | Cache | |
dc.subject.ytm | Filtration | |
dc.subject.ytm | Text filtering | |
dc.identifier.yokid | 136430 | |
dc.publisher.institute | Fen Bilimleri Enstitüsü | |
dc.publisher.university | BAŞKENT ÜNİVERSİTESİ | |
dc.identifier.thesisid | 131697 | |
dc.description.pages | 78 | |
dc.publisher.discipline | Diğer |