Dizgi eşleme algoritmalarının incelenmesi ve yeni bir dizgi eşleme algoritması
Research into string matching algorithms and a new string matching algorithm
- Tez No: 177344
- Danışmanlar: YRD. DOÇ. DR. AYDIN CARUS
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol, Computer Engineering and Computer Science and Control
- Anahtar Kelimeler: Dizgi Eşleme, Dizgi Eşleme Algoritmaları, Yaklaşık Dizgi Eşleme, Doğal Dil, Karakter Gruplama, String Matching, String Matching Algorithms, Approximate String Matching, Natural Language, Character Groupping
- Yıl: 2008
- Dil: Türkçe
- Üniversite: Trakya Üniversitesi
- Enstitü: Fen Bilimleri Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Bölümü
- Bilim Dalı: Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bu tezde; günümüzde birçok alanda kullanılmakta olan dizgi eşleme algoritmaları incelenmiş, bu algoritmaların farklı alfabeler üzerindeki performansları belirlenerek, doğal dillerin yapısal farklılığının dizgi eşleme algoritmaları üzerindeki etkileri araştırılmıştır. Ayrıca alfabeyi oluşturan karakterleri gruplayarak bu grupların kullanım frekansına bağlı yeni ve hızlı bir dizgi eşleme algoritması sunulmuştur.Dördüncü bölümde verilen deneme sonuçlarına göre, algoritmalar alfabeler üzerinden ele alındığında ortalamada DNA alfabesi üzerinde en etkin algoritma Shift Or, rakam alfabesi üzerinde Berry-Ravindran, doğal dil alfabesi üzerinde ise en etkili algoritma Tuned Boyer Moore algoritması olarak tespit edilmiştir. Ortalamada DNA alfabesinde en kötü performansı Reverse Factor, rakam ve doğal dil alfabesinde ise en kötü performansı Forward Dawg Matching algoritması sergilemiştir.Araştırmada seçilen 8 farklı doğal dil için yapılan denemelerden elde edilen sonuçlara göre alfabe eleman sayısının algoritmaları etkilemesinin yanı sıra kullanılan doğal dillerin de algoritmaların performansını etkilediği belirlenmiştir.Bu çalışmada sunulan, kullanılan alfabedeki karakterleri gruplayarak arama işlemi gerçekleştiren ve doğal diller üzerinde dizgi eşleme yapabilen yeni dizgi eşleme algoritması, doğal diller üzerinde en etkin performans gösteren diğer algoritmalardan daha etkin bir performans sergilemiştir.
Özet (Çeviri)
In this thesis; pattern matching algorithms are examined, their efficiencies over different alphabets are determined and the effects of structural differences of natural languages over pattern matching algorithms are researched. Besides, a fast pattern matching algorithm, which depends on group frequency of alphabet characters is presented.According to the tests given in Section 4, the most efficient algorithms are; Shift Or for DNA alphabet, Berry-Ravindran for numeral alphabet and Tuned Boyer Moore for natural language alphabet. The worst algorithms are; Reverse Factor for DNA alphabet and Forward Dawg Matching for both numeral and natural language alphabets.According to the test results of 8 different natural languages, it is identified that a pattern matching algorithm performance is affected not only with the total number of alphabet characters but also with structures of natural languages.The new pattern matching algorithm that is presented in this thesis, which can make searching by grouping the alphabet characters and perform string matching on natural languages, had shown better performance on natural languages than other effective pattern matching algorithms.
Benzer Tezler
- Pararlel processing applications of string search algorithms on a transputer based network
Dizi arama algoritmalarının transputer tabanlı bir şebeke üzerinde koşut işleme uygulamaları
RÜŞTÜ MURAT TİRYAKİ
Yüksek Lisans
İngilizce
1997
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik-Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. SEMİH BİLGEN
- Dayanıklı ses hashleme ile içerik tanılama
Robust audio hashing for content identification
OZAN GÜRSOY
Yüksek Lisans
Türkçe
2006
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF.DR. BİLGE GÜNSEL
- Direct and blind deconvolution for multidimensional signals
Çok boyutlu işaretler için doğrudan ve gözü kapalı ters evrişim
MURAT ÜNEY
Yüksek Lisans
İngilizce
2001
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. T. ENGİN TUNCER
- Contour-based object recognition using attributed string matching
Öznitelikli dizgi eşleme yöntemi kullanarak çevrit tabanlı nesne tanıma
SERKAN KAYGIN
Doktora
İngilizce
2001
Elektrik ve Elektronik MühendisliğiOrta Doğu Teknik ÜniversitesiElektrik ve Elektronik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. MEHMET METE BULUT
- Pose sentences: A new representation for understanding human actions
Poz cümleleri: İnsan aktivitelerini anlamak için yeni bir tanım
KARDELEN HATUN
Yüksek Lisans
İngilizce
2008
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİhsan Doğramacı Bilkent ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Bölümü
YRD. DOÇ. DR. PINAR DUYGULU