dc.contributor.advisor | Sever, Hayri | tr_TR |
dc.contributor.author | Demir, Seyfullah | tr_TR |
dc.date.accessioned | 2015-10-15T08:42:08Z | |
dc.date.available | 2015-10-15T08:42:08Z | |
dc.date.issued | 2013 | tr_TR |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11655/2596 | |
dc.description.abstract | Search Results Clustering (SRC) algorithms are developed so that users can reach to the results that they search for easier. A good SRC algorithm is expected to correclty cluster the search results, and also to be able to generate representative, understandable and meaningful cluster labels for the produced clusters.The Lingo algorithm is a popular SRC algorithm that notice both two criterions. It is able to generate successful cluster labels as expected; however, it has some shortcomings about determining the cluster contents. As a consequence of its cluster content assignment strategy, semantically relevant documents that do not contain the terms of the cluster labels could not be assigned to the related clusters. Moreover, the method that is used to select final cluster labels results in clusters containing small number of relevant results. | tr_TR |
dc.language.iso | tur | tr_TR |
dc.publisher | Fen Bilimleri Enstitüsü | tr_TR |
dc.subject | İnformation retrieval | tr_TR |
dc.title | Lingo Algoritmasının Kümelerle İlişkili Dokümanların Belirlenmesi ve Küme Etiketlerinin Çıkarılması Aşamalarının İyileştirilmesi | tr_TR |
dc.type | info:eu-repo/semantics/masterThesis | tr_TR |
dc.callno | 2013/715 | tr_TR |
dc.contributor.departmentold | Bilgisayar Mühendisliği | tr_TR |
dc.description.ozet | Arama Sonucu Kümeleme (ASK) algoritmaları, kullanıcıların arama motorları üzerinde aradıkları sonuçlara daha kolay erişebilmeleri için geliştirilen algoritmalardır. İyi bir ASK algoritmasının hem arama sonuçlarını doğru kümelemesi, hem de oluşturduğu kümelere; kümeleri temsil edebilen, anlaşılır ve anlamlı etiketler üretmesi beklenir. Lingo algoritması her iki kritere de önem veren popüler bir ASK algoritmasıdır. Lingo algoritması, oluşturduğu kümeler için bahsedildiği şekilde başarılı etiketler üretebilmektedir; ancak kümelerin elemanlarını belirleme konusunda bazı eksiklikleri bulunmaktadır. Algoritmada uygulanan kümelere doküman atama stratejisinin sonucu olarak, küme etiketlerindeki terimleri içermeyen; ancak, aslında etiketlerle anlamsal olarak ilişkili olan dokümanlar ilgili kümelere atanamamaktadır. Ayrıca, sonuç küme etiketlerinin belirlenmesi için kullanılan yöntem, az sayıda ilgili sonuç içeren kümelerin ortaya çıkmasına neden olmaktadır. | tr_TR |