Theses supervised by Doç. Dr. Erdoğan Doğdu
12 theses · TOBB Economics and Technology University
Bağlı veri üzerinde dağıtık sorgulama optimizasyonu
SPARQL anlamsal ağın (semantik web) standart sorgulama dilidir ve büyük anlamsal ağ veri kaynakları olan "bağlı veri" kaynaklarını sorgulamada kullanılmaktadır. SPARQL dağıtık sorgular yazılarak, dağıtık bağlı veri kaynaklarını sorgulamak içinde kullanılır. Bu işlemde sorgu veya alt sorguları farklı veri kaynaklarında çalıştırılır ve sonuçlar sorgunun sonucu olarak birleştirilir. Bu tezde, "biricik yüklem veri kaynağı eleme" (unique predicate source pruning) (UPSP) adlı dağıtık SPARQL sorgusunda veri kaynağı seçen bir algoritma önerisi öneriyoruz. Algoritmanın amacı dağıtık SPARQL sorgusu çalıştırılmadan önce ilgili bağlı veri kaynaklarını bulmaktır. Bu sayede sorgu tüm veri kaynaklarına gönderilmek yerine, sorgu ile alakalı veri bulunduran dolayısı ile sorguya katkı sağlayabilecek veri kaynaklarına gönderilebilecektir. Önerdiğimiz algoritma, öncelikle sorgudaki yıldız, yol, alıcı ve hibrit adı verilen alt sorgu tiplerini eşleştirmektedir. Daha sonra sorgudaki tüm düğümler için özne-özne, özne-nesne, nesne-özne, nesne-nesne adı verilen uygun biricik yüklem tiplerini kontrol etmektedir. Eğer algoritma uygun biricik yüklem tipi ve alt sorgu tiplerini bulursa harici veri kaynaklarını elemektedir. UPSP algoritması, önceden çevrim dışı oluşturulmuş dizin yapısı kullanmaktadır. Bu dizin yapısı bu alanda daha önce yapılmış olan Hibiscus çalışması ile uyumlu olacak şekilde tasarlanmıştır. Hibiscus dizin yapısına her biricik yüklem tipi için bir tane olmak üzere dört adet isteğe bağlı alan eklenmiştir. UPSP algoritması, açık kaynak dağıtık sorgulama motoru olan Hibiscus üzerine gerçekleştirilmiştir. Algoritma, Hibiscus veri kaynağı eleme algoritmasından hemen önce çalışmaktadır. Algoritmanın performansı, FedBench test aracı kullanılarak orijinal Hibiscus veri kaynağı eleme yöntemi ile karşılaştırıldı. Sonuçlar algoritmanın veri kaynağı seçimini bazı durumlarda %20'ye kadar iyileştirdiğini göstermektedir.
Named entity disambiguation using linked open data
Named entity recognition is the task of identifying named entities such as persons, organizations and locations in natural language texts. One of the problems in named entity recognition is that different entities having the same or similar names, that is the ambiguity problem. This problem requires a decision on choosing the right entity among a number of possible entities with the same or similar names. Human readers do this naturally when reading a text, because they are aware of the context. But, for the software to do this, a ?named entity disambiguation? task needs to be executed to decide about the right entities. There are many techniques developed for named entity recognition and disambiguation tasks in the literature. A recent approach in these tasks is using open knowledge bases such as Wikipedia, and more recently the structured linked data counterparts that are derived from Wikipedia and similar knowledge bases, such as DBpedia, YAGO, and Freebase. In this thesis, we present a named entity disambiguation technique that is based on using Linked Open Data and a graph centrality algorithm for disambiguation. The system we developed is called NERSO. We evaluated our system using publicly available data sets, and compare its performance with other named entity recognition and disambiguation (or annotation) tools, and present the results in this thesis. Our results show that NERSO performs either similar or better than the other tools.
Çevrimiçi kişiselleştirilebilir semantik web ontoloji geliştirme ortamı
Klasik anlamdaki web'de veri web sayfası dokümanları üzerine gömülmüştür ve sadece insanlar tarafından okunup anlaşılabilir. Web 3.0 olarak da tanımlanan, Semantik Web (SW), klasik web'in genişletilmiş bir versiyonudur. SW, bilginin açık bir şekilde tanımlanmış bir anlama sahip olduğu, web sayfalarının anlam ifade eden içeriğinin tanımlanmış bir yapısı olduğu ve yazılım sistemlerinin de, web sayfalarını dolaşarak, normalde insanların yaptıkları işlemleri gerçekleştirebildikleri bir web olarak düşünülebilir.Semantik Web'in yapı taşları sayılabilecek olan ontolojiler, bir bilgi alanını ifade etmeye yarayan kavram ve ilişkileri tanımlarlar. Ontolojiler, belirli bir uygulamada kullanılan terimleri sınıflandırmada, olası ilişkileri tanımlamada ve bu ilişkileri kullanırken konulacak sınırlandırmada kullanılır.Yazılım sistemlerinin işleyeceği veri, web üzerinde dağıtık halde bulunmaktadır. Dağıtık veri modellerini bir araya getirmek ve ağ üzerinden diğer yazılım sistemleriyle paylaşabilmek oldukça zorlu bir iş olup, yazılım bütünleştirme uygulaması ve çerçeve programları geliştirilmesi yolunda oldukça fazla çaba harcanmaktadır.Son zamanlarda sıkça kullanılmaya başlayan ontoloji geliştirme araçları, bu alanda yardımcı olabilecek araçlardandır. Çalışmamızda incelediğimiz ontoloji geliştirme araçları, birçok yönden oldukça gelişmiş olmalarına rağmen, son kullanıcının kendini rahat hissedeceği ve aşina olduğu bir kullanıcı deneyimi sunmak yerine, her kullanıcı için sabit, çoğunlukla kişiselleştirilemeyen bir arayüz ve deneyim sunmaktadırlar.Bu çalışmamızda, OWL ontolojilerinin oluşturulmasını, ortaklaşa geliştirilmesini ve kullanıcıların kendi çalışma alanlarını kişiselleştirmesini sağlayan bir web ontoloji geliştirme ortamı gerçekleştirilmiştir. Geliştirilen araç mevcut benzerleri ile detaylı bir şekilde karşılaştırılmıştır.Geliştirilen aracın ontoloji görünümlerini kişiselleştirilebilmesi, bu görünümleri asıl-detay ilişkisi (master-detail relationship) içinde birbirine bağlayabilmesi ve kişiselleştirilen bu çalışma alanlarının sunucu üzerinde saklanıp, istendiğinde geri çağrılabilmesi işlemlerini gerçekleştirebilmesi özellikleri ile diğerlerinden farklı olduğu gösterilmiştir.
Uzman bulma problemine semantik web yaklaşımı
Uzman Bulma problemi bir gerçek hayat problemidir. Özel bir konu üzerinde profesyonelleşmiş uzmanlara hem akademik hem de endüstriyel dünyada olan ihtiyaç yadsınamaz. Bugüne kadar uzman bulma problemine çözüm bulmak isteyen birçok sistem ortaya konulmuştur. Bu sistemler büyük ölçüde insan gücü ile toplanmış verilerden elle oluşturulmuş veritabanları kullanılarak gerçekleştirilmişlerdir. Veritabanlarının sadece belirli bir büyüklüğe kadar oluşturulabilmesi ve hem akademisyenlerin yeni çalışmaları ile güncellenememesi hem de güncel konuların kapsanamaması sebebiyle güncelliğini ve etkinliğini zamanla yitirmektedir. İnternetten toplanan veriler ile oluşturulmuş veritabanları üzerine geliştirilen yöntemlerin yerine, semantik web yaklaşımlarıyla oluşturulan, yaşayabilen sistemler hem güncelliğini korumakta hem de veriye ulaşımda daha kolay ve etkin bir yol olabilmektedirler. Bu sebeple semantik web yaklaşımının uzman bulma probleminin çözümünde kullanılabileceğini düşünerek çalışmalarımıza bu şekilde yön verdik. Çalışmamızda uzman bulma problemi için kullanılan diğer modelleri ve daha önceki çalışmaları incelerken, veri toplama, yorumlama ve anlamlandırma için bu çözümlerin üzerine kendi modellerimizi geliştirdik. Çalışmamızda akademisyenlerin profilleri ve uzmanlık alanlarının tespiti için DBLP datasını ve diğer semantik web verilerini kullandık. Bunun haricinde modellerimiz için Google Scholar üzerine web arayıcısı (crawler) yazılımı geliştirdik. Modellerimizin Java ve C# altyapısını kullanarak uygulamasını geliştirdik. Çıkan sonuçların performans değerlerini karşılaştırabilmek için de belirli bir küme setinde uzmanlık alanlarını bildiğimiz akademisyenlere ait sonuçlarla karşılaştırdık. Geliştirdiğimiz modelleri temel alarak geliştirdiğimiz hibrit modelle belirli bir konudaki en iyi (top-k) uzmanı bulma problemi için bir yaklaşım geliştirdik. En iyi uzmanı bulma problemine olan çözümümüzün etkinliğini değerlendirmek için daha önceden tanımlı veri kümelerini kullandık. Geliştirdiğimiz hibrit çözümün önceki çalışmalardan daha iyi sonuçlar verdiğini gösterdik.
Restful web servisleri ile ontoloji sorgulama
Semantik veya Anlamsal Web, günümüzde web alanında yaşanan en önemli gelişmelerden birisidir. Web'de anlamsız denen türde bilgiler arama motorlarınca kelime bazlı arama ve web belgeleri arasındaki anlamsız bağlantılar takip edilerek bulunabilmektedir. Bunun yetersizliği başta fark edilmiş ve geliştirilen semantik web teknolojileri bu boşluğu dolduracak görünmektedir.Semantik web yalnızca web tabanlı sistemler için değil diğer bilgi sistemleri için de önemli bir veri modeli ve bilgi işleme alternatifi oluşturmaktadır. Semantik Web'de kapsamlı veri modelleri ontolojilerde oluşturulmaktadır. Ontoloji belli bir alanda kullanılan veri türleri ve bunlar arasında ilişkileri tanımlayan bir yapıdır. Ontoloji tanımlama dilleri RDF, RDFS, OWL bu konuda geliştirilmiş web standartları olarak akademi ve endüstride kabul görmektedir.Ontoloji, semantik web tabanlı sistemler için bir tür şema işlevi görmektedir. Ontolojiler bu iş için geliştirilmiş özel araçlar kullanılarak oluşturulabilmektedir ve sorgulanabilmektedirler. Bu tezde ontoloji tanım ve verilerinin sorgulanması ve oluşturulması için geliştirdiğimiz RESTful web servisleri tabanlı bir protokol ve web-tabanlı gerçekleştirimi sunulacaktır.
Semantik verilerin dağıtık ortamda etkin olarak depolanması ve sorgulanması
İnternetin sağlamış olduğu en önemli özelliklerden bir tanesi, bilgilerin birbirine bağlanabilir olmasıdır. Bu sayede, birbiri ile ilişkili içerikler, veriyi yayınlayan kişilerden veya kaynaklardan bağımsız olarak, bir ağ biçiminde ulaşılabilir olmaktadır. Ancak, internet ortamındaki verinin çokluğu ve çeşitliliği, kullanıcıların ihtiyaç duydukları bilgilere hızlı ulaşmalarını ve bu veriyi hızlı işlemelerini zorlaştırmaktadır. Verinin bilgisayarlar tarafından anlaşılabilir ve yorumlanabilir olması durumunda, kullanıcıların ihtiyaç duydukları bilgilerin, yazılımlar tarafından daha hızlı bulunması ve hazırlanması mümkün olacaktır. Bilgisayarların bu işlevleri yerine getirebilmesinin önündeki en büyük engel ise, internet üzerindeki mevcut verinin çok büyük bir kısmının yapısal olmayan biçimde, insan doğal dili ile yazılmış olmasıdır. Bu engeli ortadan kaldırmak için, sadece insanlar tarafından anlaşılabilen, doğal dilde yazılmış veriye ek olarak, bilgisayarlarında anlayabileceği, yapısallığı daha yüksek, anlamsal verinin kullanılması önerilmiştir. Bahsedilen bu yeni veri, internete yeni bir üst katman olarak eklenecek ve bilgisayarların anlayabildiği, yorumlayabildiği ve kullanabildiği, semantik ağ oluşturulmuş olacaktır. Semantik veriler, Kaynak Tanımlama Çatısı (Resource Description Framework - RDF), Ağ Ontoloji Dili (Web Ontology Language-OWL) ve Genişletilebilir İşaretleme Dili (Extensible Markup Language-XML) gibi diller kullanılarak yayınlanabilir. Bu verilerin yapısal olarak saklanmasını ve sorgulanmasını sağlamak amacı ile, özelleştirilmiş veritabanı sistemleri (Triple-Store) kullanılmaktadır. Ancak bu çözümlerin büyük bir kısmı, verilerin ölçeklenebilir olması gereksinimini karşılayamayacak biçimde, tek bilgisayar üzerinde çalışan tasarımlara sahiptirler. Diğer bir grup veritabanı çözümü ise RDF verileri için özelleştirilmemiş olan ilişkisel veritabanlarının kullanımı ile çalışmaktadır. Bu durum, verilerin boyutunun çok büyük olması halinde ve ilişkisel veritabanları çizge verilerini depolamak amacı ile özelleştirilmediği için, sorguların cevaplanmasının çok uzun zaman almasına sebep olmaktadır. Ayrıca üçlü veritabanları ilişkisel veritabanlarının sağlayamadığı ve OWL kullanılarak gerçekleştirilen çıkarım işlemlerini de yapabilmektedir. Bu tez çalışması kapsamında, yukarıda belirtilen problemlerin çözülebilmesi için kullanılabilecek dağıtık bir depolama ve sorgulama altyapısı önerilmiş ve tek bilgisayar üzerinde çalışan bir üçlü veritabanı çözümü ile karşılaştırılması yapılmıştır. Önerilen çözüm programlama ile gerçekleştirilmiş ve bu alanda yaygın kullanılan LUBM Veri Üreticisi ile üretilen veri seti kullanılarak, LUBM test sorguları denenmişlerdir. Tasarlanan sistemin dağıtık yapıda olması, sorgulama işlemlerinin daha küçük veri kümeleri üzerinde ve paralel olarak işletilmesine olanak vermektedir. Bu durumun sorgu cevaplama sürelerine olan etkisi, farklı sayıda birim içeren kümeler ile test edilmiş ve sonuçlar karşılaştırmalı olarak verilmiştir.
Varlık isimleri arasındaki ilişkiler kullanılarak haberlerin öbeklenmesi
Haberlerin öbeklenmesi, birbirleriyle içerik olarak benzer olan haberlerin bir araya getirilmesi işlemidir. İnternet'in büyümesiyle çok dağıtık ve devamlı güncellenen haberlerin öbeklenmesi önemli bir problemdir. Bu problem için çok çeşitli çalışmalar yapılmaktadır. Bu çalışmaların başında Google News gelmektedir. Google News, dünya genelinde binlerce kaynaktan haberleri topladıktan sonra, birbirleriyle ilgili olanları kümeleyip kullanıcıya sunar. Haber öbekleme probleminin çözümü için en bilindik yöntem "bag of words" yöntemidir. Bu yöntem, doküman içinde geçen kelimelerin sıklıklarına bakarak öbekleme yapmaktadır. Son zamanlarda haberleri Wikipedia ve WordNet gibi kaynaklardan çıkartılan bilgilerle ilişkilendirerek öbekleme yapan yöntemler de vardır. Bu yöntemlerin "bag of words" yöntemine göre daha iyi sonuç verdiği gözlemlenmiştir. Anlamsal ağın (Semantic Web) gelişiyle birlikte internet artık bir dokümanlar ağından (web of documents), bir veri ağına (web of data) dönüşmektedir. Bu teknoloji internette aranılan bilgiye daha hızlı bir şekilde erişmemize olanak sağlayacaktır. Açık Verilerin Bağlanması (Linking Open Data) projesi, internette açık verilerin semantik web yaklaşımı ile yayınlanması ve birbirine bağlanması için geliştirilen bir projedir. Bu proje sayesinde semantik web veri ağı ve bağlı veriler (linked data) gün geçtikçe büyümektedir. Bu bağlı veriler (linked data), pek çok bilgi çıkarma ve yapay zeka uygulamasında kullanılmaya başlamıştır.Bu tez çalışmasında, haberlerde geçen ve bağlı verilerde (linked data) bulunan varlık isimlerinin (yer, kişi, olay, vb.), birbirleriyle olan anlamsal ilişkilerini kullanarak haber öbekleme problemine yeni bir yaklaşım geliştirilmiştir. Yaptığımız testler geliştirdiğimiz yaklaşımın ?bag of words? yöntemine göre daha iyi sonuçlar verdiğini göstermektedir.Anahtar Kelimeler: Varlık İsmi, Haber öbekleme Anlamsal Ağ(Semantic Web), Açık Veri (Linked Data)
Morecon: Mobil yazılım uygulamaları için bağlam-duyarlı ve servis tabanlı bir arakatman yazılımı
Mobil cihazların hızla yaygınlaşması ile birlikte bu cihazlar için geliştirilen uygulamalar da çeşitlilik kazanmaktadır. Bu cihazlarla ilgili en önemli kavramlardan birisi "bağlam-duyarlılık" (context-awareness) dir. Bu kavram, mobil cihazların taşıyan kişinin özelliklerine ve cihazın bulunduğu ortama ve çevreye göre tepki vermesi, üzerindeki uygulamaları duruma göre uyarlamasını ifade eder. En bilinen ve yaygın kullanılan bağlam-duyarlılık bilgilerinden birisi "yer" (location) bilgisidir. Örneğin, mobil cihaz bulunduğu yere göre (GPS bilgisi) kişiye yapılacak işlerini bildirebilir, ya da yerel reklam bilgileri sunabilir. Bu tez çalışmasında bağlam-duyarlılık konusunda daha önce yapılan çalışmalar ve mobile cihazlarda bağlam-duyarlı uygulama geliştirebilmek için geliştirdiğimiz MoReCon adlı arakatman yazılımı (middleware) sunulmuştur. MoReCon, uygulamalardan bağımsız olarak bağlam-duyarlılık konusunda gerekebilecek her türlü bilgiyi sağlayan ve saklayan kapsamlı bir arakatman yazılımdır. Bu yazılım RESTful web servisleri ile esnek bir şekilde erişilebilir, bağlam bilgilerini esnek bir şekilde saklama, erişme ve güncellemeyi sağlayan basit bir protokole sahiptir. MoReCon, mobil cihazlar üzerinde çalışmak üzere küçük olacak (compact) şekilde tasarlanmıştır.
Uzaktan eğitim uygulamalarında ters ajax ile çoklu ortam aktarımı
Bu araştırma, dünyada uzun süredir yaygın bir şekilde kullanılan uzaktan eğitim teknolojilerini inceleyerek, kullanılan en güncel yöntemlerle, tamamen yeni, bilgisayar destekli bir uzaktan eğitim aracı geliştirmeyi amaçlar. Araştırma genel ve internet tabanlı uzaktan eğitim hakkında genel bilgi, uzaktan eğitimin tarihini, geliştirilen tasarımları, uzaktan eğitimin avantajları ve dezavantajlarını, kullanılan programları, uygulamanın detaylarını ve araştırma sonunda varılan sonuçları kapsar.Tez için geliştirilen bilgisayar programında, belirli bir sunucudan yapılan ders sunumunun, internet bağlantısı olan herhangi bir bilgisayara sesli ve görüntülü iletilmesi amaçlanmıştır. Hazırlanan bilgisayar programı eşzaman ve asenkron olmak üzere iki metot desteklemektedir. Bunlardan ilki olan eşzaman uzaktan eğitim, sunulan dersin anlık olarak kullanıcılara iletilmesini amaçlamaktadır. Bu yöntemle kullanıcılar canlı sunumu takip ederken, sunucuya yazılı mesaj olarak soru sorma seçeneğine de sahiptirler. Anlık mesaj olarak iletilen sorular sunucu tarafından sunum sırasında cevaplanır ve böylece sınıf ortamındaki interaktif paylaşım ortamı internet ortamında da sağlanmış olur. Asenkron uzaktan eğitim modelinde ise sunucu, sunum yaparken sunumunu kaydedip bunu hazırlanan bilgisayar programı ile yayınlayabilir. Bu metodta kullanıcılar eski tarihli dersleri herhangi bir zamanda istedikleri sayıda tekrar izleyebilirler.Tez çalışmasının bitimi itibariyle, uygulama dâhilinde kullanılan teknolojiler ile mevcut uzaktan eğitim sistemlerine oranla, yüksek kapasiteli verilerin aktarımındaki verimin arttığı sonucuna varılmıştır. Bilgisayar destekli bir aracın hazırlanmasındaki zorluklar tecrübe edilip, kullanılan teknolojilerin uygulanması hakkında bilgi ve birikim sahibi olunmuştur.
Yazılımların servis olarak sunulması: Servis-yönelimli mimari ile geliştirilen bir sesli iletişim uygulaması
Son 25 yılda yazılım geliştirme yaklaşımları ve süreçlerinde meydana gelen gelişmeler incelendiğinde, her yeniliğin bir öncekinin tamamlayanı ve geliştirilmiş şekli olarak ortaya çıktığı görülmektedir. Servis-Yönelimli Mimari (Service-Oriented Architecture, SOA) son yıllarda yazılım geliştirmede tercih edilen ve yaygınlık kazanan bir yazılım mimarisi yaklaşımıdır ve hızla gelişen web teknolojilerini barındırmaktadır. SOA'nın standart yazılım mimarilerinden farkı, yazılım sisteminin iç ve dış sistemlerle ve yazılım parçalarıyla etkileşiminin servis-temelli olması, yazılımın ihtiyaç duyduğu işlevleri servis (hizmet) olarak diğer parçalardan alıyor olmasıdır. SOA'nın devamı olarak ortaya çıkan, yazılımların uzaktan kullanımını öngören daha yeni bir yaklaşım ise Servis Yazılımları (Software as a Service, SaaS), yada yazılımların servis olarak sunulmasıdır. SaaS'da sadece yazılımın işlevleri değil, fakat yazılımın tamamı lisanslama yöntemiyle kullanılabilmektedir. SaaS ekonomik ve işlevsel olarak faydalı bir model olarak kabul görmeye başlamıştır. Bu tez kapsamında yazılımların servis olarak sunulması (SaaS) konusu incelenmiş, kullanılabilecek teknikler, yöntemler ve bu yaklaşımın getireceği kazançlar sunulmuştur. Ayrıca, iletişim ve ses hizmetlerinin SaaS olarak sunumu incelenmiş, örnek bir ses hizmetleri SaaS uygulaması geliştirilmiş ve sunulmuştur.
Restful web servisleri ile e-sağlık sistemleri gerçekleştirimi
Günümüzde çoğu hastane bilgi sistemi, hastanelerin kendilerine özgü işleyişi ve talepleri doğrultusunda geliştirilen, hiçbir standarta dayanmayan bilgi sistemleri olarak çalışmaktadır. Şu sıralar yazılım firmaları bu sağlık bilgi sistemlerini Sağlık Seviye 7 (Health Level 7 ? HL7) gibi standartlara uyumlu hale getirmeye çalışmaktadır. Fakat hastane otomasyonlarının baştan hastanelere özelleştirilmiş şekilde geliştirilmesi sonucu bu çevirme işlemi çok maliyetli olabilmektedir. Sağlık bilgi sistemlerinin hem sağlık hizmetlerinden faydalanacak kişiler hem de bu sektörde çalışanlar için daha kaliteli hizmet sağlaması ve bununla beraber sağlık masraflarının azaltılmasını başarmak için Elektronik Sağlık Kayıtları'nın (Electronic Health Records - EHR) farklı uygulamalar üzerinde paylaşımı ve transferi kaçınılmaz hale gelmiştir. Bu sayede er ya da geç elektronik sağlık kayıtlarının belirli bir standart kapsamında oluşturulması gerekmektedir.Bu çalışmanın amacı standartlara uygun biçimde elektronik sağlık kaydı tutan web-tabanlı bir Hastane Bilgi Sistemi (HBS) geliştirmektir. Bu web-tabanlı bilgi sistemi sadece sağlık kuruluşunun kendi iş süreçlerine özel yapılandırılmış değil, aynı zamanda dinamik bir yapı ile hem yeniliklere anında adapte olabilmeli hem de ulusal ve uluslararası sağlık bilgi sistemleri ve diğer uygulamalarla da beraber çalışabilen bir yapıya sahip olmalıdır.Bu çalışma kapsamında HL7 mesajlaşma ve içerik standardı kullanılacaktır. Sistem Web 2.0 standartları ve Service Tabanlı Mimari (Service Oriented Architecture - SOA) yaklaşımı kullanılarak geliştirilecek, metotlara ve verilere web servisleri ile erişilecektir. Kullanılacak web servisleri Temsili Durum Transferi (Representational State Transfer ? REST, RESTful Web Services) yaklaşımı ile elektronik sağlık kayıtlarının sadece basit HTTP komutları ile erişimini sağlayacaktır. Çalışmanın sonunda basit bir hasta takip sistemi prototip olarak sunulacaktır.Anahtar Kelimeler: HL7, ESK, RESTful, HBS
Semantik web ile geliştirilen bir televizyon program öneri sistemi
Semantik web teknolojileri günümüzde akademik ve endüstriyel çevrelerde popülerliği artan ve gelecekte yaygınlaşması beklenilen en önemli teknolojilerden biridir. Semantik web teknolojilerinin kullanımıyla internet ortamındaki veriler salt insanların yorumlayabileceği dokümanlarda bulunmaktan çıkacak ve bilgisayarların veriler arasındaki bağlantıları anlayıp üzerinde yorum yaparak farklı bağlantıları ortaya çıkarabileceği bir biçime ulaşacaktır.Televizyon kuruluşları da semantik web teknolojilerinden yararlanarak kullanıcılarına ve tüm dünyaya yeni ve yüksek oranda kişiselleştirilmiş televizyon izleme tecrübeleri sunabilirler. İzleyicilere sunulacak web istemcileri, ince istemciler veya doğrudan TV ekranında çalışabilecek istemciler kullanılarak kişiselleştirilmiş TV programı tavsiye sistemleri sunulabilir veya izleyiciye özel reklam yayını yapılabilir.Bu tez çalışmasında Türkiye Radyo ve Televizyon Kurumu'nun (TRT) yayın akışının semantik web ortamında girilip değiştirilmesine olanak tanımak ve izleyiciler için program tavsiyesinde bulunmak üzere bir web istemcisi projesi geliştirilmiştir.