Eğitim arama motorları için sorgu önerme yöntemleri

Abstract

İnternet ortamındaki ve daha geniş anlamıyla dijital ortamdaki veriler devasa boyutlarda olup günden güne veri miktarı artmaktadır. Artan bu verilerde istenen bilgiye ulaşmak için arama motorları çok önemli bir işlev görmektedir. Arama motorları, kullanıcıların işine yarayabilecek yardımcı bilgiler de sunmaktadır ki bunlardan biri sorgu önermelerdir. Bu tezde, arama motorlarının sorgu önerme işlevlerini geliştirici yöntemler önerilmiş, gerçeklemeler yapılmış, deneyler yapılarak sonuçlar ölçülmüş ve deney sonuçlarının istatistiksel değerlendirmeleri yapılmıştır. Bu tez çalışmasında sorgu önermeye yönelik olarak bir sorgu karşılaştırma yöntemi ve problem indirgemesi önerilmiştir. Sorgu önerme algoritmalarının birleştirilerek ve geliştirilerek kullanılabileceği bir çerçeve mimari önerilmiştir. Bu mimari içinde kullanılabilecek ve sorguların çeşitli özelliklerini (oturum, tıklama vb.) kullanan sorgu önerme/sıralama algoritmaları geliştirilmiş ve mimari içine entegre edilmiştir. İlk ve orta öğretim öğrencilerinin kullandığı gerçek bir eğitim arama motorunun sorgu kayıtları veri seti olarak kullanılmıştır. Sorguların eğitimle ilgili özelliklerinin de (sorgunun dersi ve sınıfı) kullanıldığı bu algoritmalar ve mimari gerçekleştirilmiş ve rastgele seçilen sorgu kümesi için sorgu önermeleri üretilmiştir. Bunlar gerçek kişiler vasıtasıyla başarım oranını ölçmek suretiyle değerlendirilmiştir. Bu deney ve ölçüm sonuçları kullanılarak başarım artışları hesaplanmış, elde edilen sonuçlar istatistiksel metriklerle teyid edilmiştir. Yapılan çalışma ve deneyler neticesinde yeni önerilen algoritma ve yöntemlerin literatürde bilinen bir sorgu önerme yöntemine göre belirgin bir şekilde ilerleme kaydettiği gösterilmiştir.

The amount of data in Internet and digital media is huge. Search engines play a very important role in this increasing data by enabling us to reach the information we need. While search engines are presenting users the links of data that they search for, they may also show users some extra information such as query suggestions. In this thesis, methods and algorithms that improve the query suggestion functionality of search engines are suggested, designed, implemented, tested and results measured, verified by statistical methods.A query comparison method and a reduction of problem of query suggestion is suggested. A query suggestion framework is suggested, designed and implemented where many query suggestion methods and algorithms can be merged and combined in it. Query suggestion algorihtms are designed and integrated into this query suggestion framework. These algorithms uses some features of queries (such as session, path frequencies etc.) in a search engine query log, including some educational features (such as course, grade). Query log of a real educational search engine is used as data set, which is used by K12 students. Random queries are selected and query suggestion algorithms are run to produce query suggestions. These suggestions are evaluated by human assessors and scores of different algorithms are measured. The results of evaluation are also verified by statistical methods. The results of tests, evaluation and statistical verifications show that, new suggested framework and methods achieve better results compared to previous similar work in this field.