Metin madenciliği tekniklerini kullanarak faaliyet bazlı proje yönetiminde bilgi yönetimi süreçleri için derin öğrenme modeli
Deep learning model for knowledge management processes in activity based project management using text mining techniques
- Tez No: 596075
- Danışmanlar: DR. ÖĞR. ÜYESİ ERSİN NAMLI
- Tez Türü: Yüksek Lisans
- Konular: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği, Industrial and Industrial Engineering
- Anahtar Kelimeler: Belirtilmemiş.
- Yıl: 2019
- Dil: Türkçe
- Üniversite: İstanbul Üniversitesi-Cerrahpaşa
- Enstitü: Lisansüstü Eğitim Enstitüsü
- Ana Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
- Bilim Dalı: Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
- Sayfa Sayısı: Belirtilmemiş.
Özet
Bilgisayarların ortaya çıkışından itibaren internet ve iletişim teknolojilerinin de gelişmesiyle insanlar daha fazla bilgiye erişim olanakları bulmuş ve günden güne artan çok sayıdaki veriyi depolamak için veri tabanları oluşturulmuştur. Sürekli artmakta olan bu büyük miktardaki verilerden anlamlı bilgiler edinmek kuruluşlar için hayati bir öneme sahiptir. Dolayısıyla bilginin organize edilip depolanması, paylaşımı, çeşitli yaklaşımlarla anlamlı hale getirilmesi ve güncellenmesi kısacası bilginin yönetimi üzerinde sıkça durulan konu haline gelmiştir. Son zamanlarda araştırmacılar metin halindeki verilerinden anlamlı bilgiyi edinmek için çalışmalarını metin madenciliği yaklaşımları üzerinde yoğunlaştırmışlardır. Metin madenciliği bir metin kaynağından faydalı bilgiler çıkarmanın yöntemidir. Veri madenciliğinden farklı olarak veri metinlerden oluşmaktadır. Veri tabanlarında bulunan metin halindeki bilgiyi kolayca elde etmek için kategorizasyon yöntemleri uygulanmaktadır. İnsan aracılığıyla manuel olarak yapılan bu kategorize etme işlemi, veri sayısının sürekli artmasından dolayı bu işlem zahmetli ve zaman alan bir eylem haline gelmiştir. Bu probleme çözüm olarak metin madenciliği yaklaşımları kullanılarak otomatik kategorizasyon modelleri geliştirilmektedir. Bu bağlamda önceden manuel olarak kategorileri tanımlanmış metin belgeleri yardımıyla yeni oluşan metin halindeki verilerin kategorizasyonu yapılabilmektedir. Bu çalışmanın amacı,“projelerde bilgi süreçleri için metin madenciliği teknikleri kullanılarak bir derin öğrenme modeli”oluşturmaktır. Çalışmada, bir yazılım projesinin test aşamasında ortaya çıkan Türkçe metinlerden oluşan problemleri sınıflandırmak için derin öğrenme esaslı sınıflandırma metodolojileri kullanılmıştır. Derin öğrenme modellerinin oluşturulmasında, Evrişimli Sinir Ağları (Convolutional Neural Networks, CNN) ve Çift Yönlü Uzun Kısa Süreli Bellek (Bidirectional Long Short-Term Memory, BLSTM) Ağları yöntemleri uygulanmıştır.
Özet (Çeviri)
Since the advent of the computers, with the development of internet and communication technologies, people have access to more information and databases have been created to store a growing number of data. It is vital for organizations to gain meaningful information from this ever-increasing amount of data. Therefore, organizing and storing information, sharing it, making it meaningful and updating it with various approaches, in short, management of information has become a topic that is frequently emphasized. Recently, researchers have intensified their studies on text mining approaches to obtain meaningful information from textual data. Text mining is a method of extracting useful information from a text source. Unlike data mining, data consists of texts. Categorization methods are applied in order to obtain the information in text form in the databases easily. This categorization process, which is performed manually by human, has become a laborious and time-consuming action due to the continuous increase in the number of data. As a solution to this problem, automatic categorization models are developed by using text mining approaches. In this context, categorization of newly formed text data can be done with the help of text documents whose categories are defined manually. The aim of this study is to create a deep learning model for knowledge processes in projects by using text mining techniques. In this study, deep learning based classification methodologies have been used to classify the problems arising during the testing phase of a software project consisting of Turkish texts. In constructing deep learning models, Convolutional Neural Networks (CNN) and Bidirectional Long Short-Term Memory (BLSTM) Networks has been applied.
Benzer Tezler
- İnşaat sözleşmelerinde hak talebi yönetimi: Kamu projeleri için öneri model
Claim management in construction contracts: Proposed model for public construction projects
İSMAİL CENGİZ YILMAZ
Doktora
Türkçe
2013
Mimarlıkİstanbul Teknik ÜniversitesiMimarlık Ana Bilim Dalı
PROF. DR. HÜSEYİN ATİLLA DİKBAŞ
- Yapay sinir ağı teknikleri kullanarak eğitim yayıncılığı sektöründe veri madenciliği
Neural network technical and educational broadcasting data mining sector
AYHAN YANGIN
Yüksek Lisans
Türkçe
2017
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrolİstanbul Aydın ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
YRD. DOÇ. DR. METİN ZONTUL
- Information extraction from news related texts using graph mining techniques
Çizge madenciliği tekniklerini kullanarak haber ile ilgili metinlerden bilgi çıkarımı
RECEP FIRAT ÇEKİNEL
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolOrta Doğu Teknik ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
PROF. DR. PINAR KARAGÖZ
- Doğal dil işleme ve veri madenciliği kullanarak tvitler üzerinden film derecelendirilmesi
Movie rating on tweets using natural language processing and data mining
ABDOULAZIZ ABDOUKARIM
Yüksek Lisans
Türkçe
2019
Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve KontrolSelçuk ÜniversitesiBilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
DOÇ. DR. BARIŞ KOÇER
- Sales management analysis with text mining methods
Metin madencilik yöntemleri ile satış yönetimi analizi
TUĞBA SOYER
Yüksek Lisans
İngilizce
2020
İstatistikTed ÜniversitesiUygulamalı Veri Bilimi Bilim Dalı
DOÇ. DR. SEMİH TÜMEN