Show simple item record

dc.contributor.authorRazbonyalı, Can
dc.contributor.advisorCarus, Aydın
dc.date.accessioned2015-03-24T09:24:34Z
dc.date.available2015-03-24T09:24:34Z
dc.date.issued2011
dc.identifier.urihttp://dspace.trakya.edu.tr/xmlui/handle/1/1658
dc.descriptionYüksek Lisans Tezitr
dc.description.abstractGünümüzde, ağ bant genişliklerinin artması ve internet kullanımının yaygınlaşması ile internet neredeyse sınırsız bir veri büyüklüğüne erişmiştir. Ancak bu durum, bu büyük miktarda veri kümesi içerisinden aranan verinin bulunması problemini de beraberinde getirmiştir. Bu probleme çözüm olarak Arama Motorları kullanıma sunulmuştur. Ancak internette mevcut verileri ayrım ve sınıflama yapmadan indeksleyen Yatay Arama Motorları, kullanıcılara sadece aradığı bilgiyi içeren web sayfalarını görüntülemede çok başarılı değildir. Bu probleme çözüm olarak ise, sadece arama motoru kapsamına giren konulara özel verileri indeksleyerek, kullanıcılara aradıkları bilgiyi içeren web sayfalarını görüntüleyen, dikey arama motorları geliştirilmiştir. Dikey arama motorları bir web sayfasının içeriğinin Dikey Arama Motoru kapsamına girip girmediğini belirlemede çeşitli yaklaşımlar kullanmaktadır. Bu tez çalışmasının amacı, Yatay Arama Motorları ile Dikey Arama Motorları arasındaki farkı belirterek Arama Motorlarının yapısını ve çalışma prensiplerini ayrıntılı olarak incelemektir. Tez çalışmasında ayrıca bir Dikey Arama Motoru tasarlanmış ve geliştirilmiştir. Geliştirilen Dikey Arama Motorunda bir web sayfasının içeriğinin sınıfını belirlemede Makine Öğrenmesinden yararlanılmıştır. Makine Öğrenmesi kullanan Dikey Arama Motorunun eğitim setinin değerlendirmesi yapılmış ve sonuçlar sunulmuştur.en_US
dc.description.abstractAbstracten_US
dc.description.abstractToday, the network band widths increase with the spread of internet use and the size of the Internet has reached almost unlimited data. This, however, that the problem of finding a large amount of datasought has brought through a set of data. Search Engines are available as a solution to this problem. However, the distinction and classification of the data available on the internet without the horizontal indexing search engines, users are only viewing web pages that contain the information sought is not very successful. As a solution to this problem, the only matters which fall within the scope of the search engine indexing private data, users browsing web pages that contain information they are looking, vertical search engines were developed. Vertical Search Engines use various approaches to determine whether the scope of the contents of a web page. The aim of this thesis, stating the difference between the Traditional Search Engines and Vertical Search Engines to examine in detail the structure and operating principles. The aim of this thesis, stating the difference between the horizontal with Search Engines Vertical Search Engines, Search Engines to examine in detail the structure and operating principles. In thesis process also designed and developed a Vertical Search Engine. In developed Vertical Search Engine, Machine Learning System is used to determine the class of the contents of the web page. Vertical Search Engine that uses machine learning assessment was conducted in and the results are presented in training set.en_US
dc.language.isoturen_US
dc.publisherTrakya Üniversitesi Fen Bilimleri Enstitüsüen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectArama motoruen_US
dc.subjectDikey arama motoruen_US
dc.subjectAğ örümceğien_US
dc.subjectMakine öğrenmesien_US
dc.titleDikey arama motorlarının incelenmesi ve dikey arama motoru uygulamasıen_US
dc.title.alternativeResearch on vertical search engines and developing an application on vertical search engineen_US
dc.typemasterThesisen_US
dc.type.descriptionNo: 0069682en_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US


Files in this item

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record