Metin madenciliği ile metin sınıflandırma
Text categorization with text mining
Yazar: İSMAİL FERHAT PİLAVCILAR
Danışman: YRD. DOÇ. DR. NİLGÜN GÜLER BAYAZIT
Yıldız Teknik Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Matematik Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2007
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Matematik = Mathematics
Dizin: Veri madenciliği = Data mining

Özet:
Bilgisayarların çıkısı ve gelismesiyle her geçen gün biraz daha değisen ve gelisen bir dünyadayasamaktayız. Bilgisayarlar yasantımıza birçok kolaylık katmakta, yapılan islerin yükünühafifletmekte, daha iyi sonuçlara, daha kısa yollardan ulasmamızı sağlamaktadır. Bilgisayarlaraynı isi otomatik olarak ve daha verimli yapacağından insan kaynaklı hatalar en azaindirgenir.Bilgisayarların gelisimine paralel olarak, insanlar daha fazla bilgiye erisim olanakları bulmusve günden güne, çok sayıda veriyi depolayan sistemler, yani veritabanları olusturulmus ve buveritabanlarının boyutları da günden güne büyümüstür.Çesitli tipte veritabanları mevcuttur. Metin halindeki verilerin bulunduğu veritabanlarındanbilgiyi kolayca elde etmek için metin kategorizasyon yöntemleri uygulanır. ?lk zamanlardainsan aracılığıyla yapılan sınıflandırma, günümüzde doküman sayısının çok hızlı bir sekildeartması dolayısıyla otomatik olarak yapılır hale gelmistir. Bunun için, daha öncedenkategorileri tanımlanmıs olan eğitim dokümanları yardımıyla metin halindeki verilersınıflandırılabilmektedir.Tezde, amaç doğrultusunda, metin halindeki verilerin sınıflandırılmasında kullanılan metinkategorizasyon teknikleri (Naive Bayes, k-NN) ve çesitli ağırlıklandırma yöntemleriincelenmis olup, daha sonra bu teknikleri kullanarak VisualBasic.NET programlama dili ilemetin kategorizasyon programı yazılmıs ve aynı zamanda ilgili tekniklerin doğrusınıflandırma olasılıkları açısından kıyaslamaları yapılmıstır. Bu tezde, metin sınıflandırmasıüzerinde çalısmak için Anadolu Ajansı adlı Türkçe bir veri kümesinin derlemesi sunulmustur.Anahtar Kelimeler: Metin kategorizasyonu, naive bayes ve k-nn algoritmaları, metinmadenciliği, sınıflandırma, joker (wild card) yöntemi.

Abstract:
After the invention and development of computers, we have been living in a more differentand developing world. Computers make our life easier and improve the quality of our life byproviding beter results with easier ways. Since computers make the same work automaticallyand effectively, human sourced errors become less.In the same way with the development of computers, human had the facility of access to toomuch data, and up to now, new systems, that is ?databases?, have been formed and thesedatabase systems have been getting bigger and bigger as the time passes.There are different kinds of databases. Text categorization methods are used in order to getthe information from the databases which includes text type data in. With the increase of thenumber of documents, classification has been being made automatically, not by humans. Forthis purpose, with the help of the keywords of which categories are determined firstly, texttype data can be classified.In that way, during the researching of this thesis, text categorization techniques which areused in text type data classification (Naive Bayes, K-NN) and various weightening methodsare examined, then a text categorization programme has been done by using these techniquesand VisualBasic.NET programming language, and at the same time exact classificationprobabilities of these techniques have been compared with each other. This thesis presentscompilation of a Turkish dataset, called Anadolu Agency Newsgroup in order to study in TextCategorization.Key Words: Text categorization, naive bayes and k-nn algorithms, text mining, classification,wild card method.