Show simple item record

dc.contributor.advisorTuğlular, Tuğkanen_US
dc.contributor.authorÖzkan, Mustafa Tunahan
dc.date.accessioned2018-07-10T06:49:04Z
dc.date.available2018-07-10T06:49:04Z
dc.date.issued2018-05
dc.identifier.citationÖzkan, M. T. (2018). Tag-based dynamic ranking system for organization related news. Unpublished master's thesis, İzmir Institute of Technology, İzmir, Turkeyen_US
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11147/6908
dc.descriptionThesis (Master)--İzmir Institute of Technology, Computer Engineering, İzmir, 2018en_US
dc.descriptionIncludes bibliographical references (leaves: 50-52)en_US
dc.descriptionText in English; Abstract: Turkish and Englishen_US
dc.description.abstractIn information systems, tags are keywords or terms, which represent a piece of information. They provide to define an item and help it to be found again through searching or browsing. Tags have gained popularity due to the growth of social sharing, social bookmarking, organization network and social network websites. In addition, tags are also used to express prominent events and noticeable topics in the news. In this thesis, we propose a tag-based statistical learning approach to predict the shareability of news in an organization network. We represented features with tags by using different methods and adopted several classifiers to predict the shareability of news. We model this problem with a binary classification problem, where shareable news are considered as the positive and non-shareable news are considered as the negative class. The experimental results indicate that there is no general best classifier for the study of shareability prediction for organization related news but depending on the dataset and represented features we can adopt an optimal classifier.en_US
dc.description.abstractBilgi sistemlerinde, etiketler bilgi kümelerini temsil eden anahtar kelimeler veya terimlerdir. Bir ögeyi tanımlamayı sağlarlar ve bu ögenin araştırılarak veya göz atılarak tekrar bulunmasına yardımcı olurlar. Etiketler sosyal paylaşım, sosyal imleme, kurumsal ağ ve sosyal ağ sitelerinin büyümesi nedeniyle popüler olmuşlardır. Bununla birlikte, etiketler ayrıca haberlerde öne çıkan olayları ve dikkat çekici konuları ifade etmek için kullanılır. Bu tez çalışmasında, kurumsal bir organizasyon ağındaki haberlerin paylaşılabilirliğini tahmin etmek için etiket tabanlı bir istatistiksel öğrenme yaklaşımı önermekteyiz. Farklı yöntemler kullanarak etiketlerden öznitelikler çıkardık ve haberlerin paylaşılabilirliğini tahmin etmek için birkaç sınıflama yöntemi kullandık. Bu problemi, paylaşılabilir olarak tahminlenen haberlerin olumlu ve paylaşılamaz olarak tahminlenen haberlerin olumsuz sınıf olarak kabul edildiği ikili bir sınıflandırma problemi olarak modelledik. Deneysel sonuçlar, organizasyonla ilgili haberlere yönelik paylaşılabilirlik tahmini çalışması için genel bir en iyi sınıflayıcının olmadığını ancak veri setine ve çıkarılan özniteliklere bağı olarak bu çalışma için en uygun sınıflayıcıları kullanabileceğimizi göstermektedir.en_US
dc.format.extentix, 52 leavesen_US
dc.publisherİzmir Institute of Technologyen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectInformation systemsen_US
dc.subjectClassifiersen_US
dc.subjectTagsen_US
dc.subjectOrganization networksen_US
dc.subjectMachine learningen_US
dc.titleTag-based dynamic ranking system for organization related newsen_US
dc.title.alternativeEtiket tabanlı kurumsal dinamik haber sıralama sistemien_US
dc.typemasterThesisen_US
dc.contributor.departmentİzmir Institute of Technology. Computer Engineeringen_US


Files in this item

Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record