No-SQL VERİ TABANLARI ÜZERİNDE BİR METİN MADENCİLİĞİ UYGULAMASI

Aydın, Gürkan

DSpace Home
→
Enstitüler -- Institutes
→
Fen Bilimleri Enstitüsü -- Institute of Natural & Applied Science
→
Tezler -Thesis
→
View Item

dc.contributor.author	Aydın, Gürkan
dc.date.accessioned	2019-04-29T07:05:42Z
dc.date.available	2019-04-29T07:05:42Z
dc.date.issued	2017-01
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11547/1599
dc.description.abstract	Metin madenciliği metni veri kaynağı olarak dikkate alan veri madenciliği çalışmasıdır. Metin madenciliği düzensiz metinlerden oluştuğundan veri madenciliği algoritmaları ile yaklaşmak mümkündür. Asıl fark düzensiz metinleri anlamlı bir düzene oturtmaktır. Bu sebeple belirli bir düzene yaklaştırılan metinler üzerinde veri madenciliği yapmak kolaylaşmaktadır. Zor olan ise kaynaklar toplayıp derlemek ve anlamlı sayısal ifadelere çevirebilmektir. Projedeki amaç müşteri şikâyetlerini anlamlandırıp ölçümlemektir. Projede GSM firmaları dikkate alınmıştır. Sonraki süreçte ise hedef öğrenci yazılılarını okumaktır. Öğrencilere sınavlarına uygulanacak metin madenciliği çalışması ise farklı bir uzmanlık gerektirmektedir. Sözlük yaklaşımında olduğu gibi her soru için kategori ve kategori altındaki ağırlıklı kelimeler bu uzmanlar tarafından belirlenmelidir. Doğru sözlük tablosu oluşturulduğunda yazılım hızla değerlendirmesini yapacaktır. Milyonlarca öğrencinin cevap kâğıdının okunduğunu düşünürsek yazılımın milyonlarca işlem karşısında yorgunluk ve dikkatsizlik gibi davranışlarda bulunması beklenemez. Sonuç olarak milyonlarca iş yükünün altında bile metin madenciliği yaklaşım projesinin eşit, adil ve hızlı bir değerlendirme yapacağı aşikârdır.	tr_TR
dc.language.iso	tr	tr_TR
dc.publisher	İSTANBUL AYDIN ÜNİVERSİTESİ FEN BİLİMLERİ ENSTİTÜSÜ	tr_TR
dc.subject	Metin Madenciliği	tr_TR
dc.subject	Joker Yöntemi	tr_TR
dc.subject	Sözlük Yöntemi	tr_TR
dc.subject	Gövdeleme	tr_TR
dc.subject	MongoDB	tr_TR
dc.subject	NoSQL	tr_TR
dc.subject	Text Mining	tr_TR
dc.subject	Joker Method	tr_TR
dc.subject	Dictionary Method	tr_TR
dc.subject	Mocking	tr_TR
dc.subject	MongoDB	tr_TR
dc.subject	NoSQL	tr_TR
dc.title	No-SQL VERİ TABANLARI ÜZERİNDE BİR METİN MADENCİLİĞİ UYGULAMASI	tr_TR
dc.type	Thesis	tr_TR
dc.description.abstractol	Text mining is a data mining operation that considers text as a data source. Since text mining is composed of irregular texts, it is possible to approach it with data mining algorithms. The main difference is to place irregular text on a meaningful level. For this reason, it is easy to make data mining on a certain level of approximated text. The hard one is to collect resources and translate meaningful digital expressions. The purpose of the project is to understand and measure customer complaints. GSM companies are considered in the project. The next step is to read the target student's writings. The study of text mining that will be applied to the students' exams requires different expertise. As with the dictionary approach, the weighted words under the category and category for each question must be determined by these experts. When the correct dictionary table is created, the software will make a quick evaluation. If we think that millions of learners read the answer paper, it can not be expected that the software will be found in behaviors like fatigue and carelessness in the face of millions of transactions. As a result, even under millions of workloads, the text mining approach project is likely to make an equitable, fair and rapid assessment.	tr_TR
dc.publisher.firstpagenumber	1	tr_TR
dc.publisher.lastpagenumber	73	tr_TR