Master'sOpen Access

Metin madenciliği ile doküman demetleme

2011
0 views
0 downloads
Advisor: Yrd. Doç. Dr. Suat Özdemir

Abstract (TR)

Günümüzde, büyük miktardaki veri Internet ortamında yer alan dokümanlar şeklinde saklanmaktadır. Buradaki esas problem bu verilerden önemli bilgileri çıkarmak ve keşfedilmemiş örüntüleri bulmaktır. Bu problemin çözümü için kullanılabilecek yöntemlerden birisi de kümeleme teknikleri ile dokümanlar arasındaki ilişkileri gruplayarak, farklı gruplar arasındaki ilişkileri ve örüntüleri bulmaktır. Kümeleme analizi, nesnelerin sınıflandırılmasını detaylı bir şekilde açıklamak hedefiyle geliştirilmiştir. Bu hedefe yönelik olarak, elamanlar içlerindeki benzerliklere göre gruplara ayrılır. Diğer bir hedef ise, benzer elemanların gruplanmasıyla veri setini küçültmektir. Bu çalışmanın amacı bölünmeli kümeleme teknikleri kullanarak İngilizce ve Türkçe metinlerde bulunan verileri belirli başlıklar altında kümeleyerek gerekli bilgiyi elde etmektir . Çalışmada metinlerin tümü Terim Frekansı ? Ters Doküman Frekansı (TF-IDF) vektörleri ile ifade edilmiştir. Daha sonra metin madenciliği konusunda, geleneksel bilgiye erişim çalışmalarının eksiklerini gideren Latin Semantic Index (LSI) yöntemi kullanılmıştır. LSI yöntemi K-Means ve K-Median algoritmalarını kullanarak gerek metinlerden gerekse bu metinlerde geçen terimlerden temel kavram vektörleri oluşturup her bir metnin ve terimin bu vektörler üzerindeki iz düşümünü hesaplar. Çalışmada TF, TF-IDF ve LSI kullanıldığında K-Means ve K-Median algoritmalarının başarıları karşılaştırılmıştır. K-Means algoritmasının kümeleme başarısı, K-Median algoritmasından daha iyi çıkmıştır. Veri seti olarak bu çalışmada oluşturulan Milliyet gazetesi veri seti ve literaturde sıklıkla kullanılan R8 ve WebKB-4 veri setleri kullanılmıştır. Milliyet gazetesi veri setinde sağlık, siyaset ve futbol adlı üç alt başlık bulunmaktadır. R8 veri seti Reuters-21578 içinde bulunmakta ve sekiz sınıf içermektedir. WebKB-4 veri seti farklı üniversitelerin bilgisayar bilimleri bölümlerinden toplanan web sayfaları kullanılarak oluşturulmuş ve dört sınıf içermektedir. Çalışma Microsoft. Net ortamında C# dili kullanılarak gerçekleştirilmiştir..

Author

Dr. Syolai M.taha

How to Cite

Syolai M.taha (Yüksek Lisans Tezi). Metin madenciliği ile doküman demetleme, 2011, Gazi University.

Keywords

License

Tüm Hakları Saklıdır

This work is shared under the specified license terms.

More theses from Gazi University