Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/11147/7358
Full metadata record
DC FieldValueLanguage
dc.contributor.advisorTekir, Selma
dc.contributor.authorCan, Özgür-
dc.date.accessioned2019-11-14T14:03:40Z
dc.date.available2019-11-14T14:03:40Z
dc.date.issued2019-07en_US
dc.identifier.citationCan, Ö. (2019). Automatic story construction from news articles in an online fashion. Unpublished master's thesis, İzmir Institute of Technology, İzmir, Turkeyen_US
dc.identifier.urihttps://hdl.handle.net/11147/7358
dc.descriptionThesis (Master)--Izmir Institute of Technology, Computer Engineering, Izmir, 2019en_US
dc.descriptionIncludes bibliographical references (leaves: 35-37)en_US
dc.descriptionText in English; Abstract: Turkish and Englishen_US
dc.description.abstractEvery day, thousands of local and global news become online. Each arriving news piece can have a connection with some previous information, but in a large-scale news flow, it is quite difficult for readers to integrate news and evaluate the agenda in the light of past. Thus, grouping news in a coherent way to construct news stories is a fundamental requirement. To meet this requirement, first of all meaningful representation of documents on which the clustering is performed must be extracted, and the new story clusters must be generated on the fly in an online fashion. In this work, we analyze the complex relations of the news articles, and propose a system to generate continuously updated news stories in online fashion. As part of the experimental validation, we provide a step by step construction of a meaningful news story out of news articles that are coming from different sources. The constructed news stories demonstrate the usefulness of the developed system.en_US
dc.description.abstractHer gün, internet üzerindeki haber kaynaklarından binlerce yerel ve küresel haber yayınlanmaktadır. Gelen her yeni bilgi, önceki bilgilerle bir bütünlük oluşturur, ancak okuyucuların, büyük ölçekteki haber akışı içinde, bu bütünlüğü yakalamaları ve gündemi, geçmiş ışığında değerlendirebilmeleri oldukça zordur. Bu nedenle haberleri tutarlı bir şekilde birleştirerek, bir haber hikayesi halinde sunmak oldukça önemli bir gereksinimdir. Bu gereksinimi karşılamak için öncelikle haber makaleleri, anlamlı bir şekilde temsil edilmeli ve yeni hikaye kümeleri anında çevrim içi olarak oluşturulmalıdır. Çalışmamız kapsamında, bir haber hikayesi oluşturan haberlerin karmaşık ilişkileri incelenerek, birçok kaynaktan toplanan haberleri, bir haber akışı üzerinden otomatik olarak haber hikayeleri halinde kümelendirmeyi sağlayan bir sistem geliştirilmiştir. Deneysel doğrulama kapsamında, belirlenen bir senaryo dahilinde farklı haber kaynaklarından gelen haber dokümanları üzerinde değerlendirme yapılmış ve sistemin başarımı gösterilmiştir.en_US
dc.format.extentx, 37 leavesen_US
dc.language.isoenen_US
dc.publisherIzmir Institute of Technologyen_US
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccessen_US
dc.subjectNews articlesen_US
dc.subjectOnline fashionen_US
dc.subjectOnline clusteringen_US
dc.subjectClustering algorithmsen_US
dc.titleAutomatic story construction from news articles in an online fashionen_US
dc.title.alternativeHaber makalelerinden çevrimiçi şekilde otomatik hikaye oluşturulmasıen_US
dc.typeMaster Thesisen_US
dc.institutionauthorCan, Özgür-
dc.departmentIzmir Institute of Technology. Computer Engineeringen_US
dc.relation.publicationcategoryTezen_US
item.fulltextWith Fulltext-
item.cerifentitytypePublications-
item.languageiso639-1en-
item.openairetypeMaster Thesis-
item.grantfulltextopen-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
Appears in Collections:Master Degree / Yüksek Lisans Tezleri
Files in This Item:
File Description SizeFormat 
T002020.pdfMasterThesis1.36 MBAdobe PDFThumbnail
View/Open
Show simple item record

CORE Recommender

Page view(s)

42
checked on May 23, 2022

Download(s)

26
checked on May 23, 2022

Google ScholarTM

Check


Items in GCRIS Repository are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.