Lingo algoritmasının kümelerle ilişkili dokümanların belirlenmesi ve küme etiketlerinin çıkarılması aşamalarının iyileştirilmesi
Enhancing the cluster content discovery and the cluster label induction phases of the Lingo algorithm
Yazar: SEYFULLAH DEMİR
Danışman: PROF. DR. HAYRİ SEVER
Hacettepe Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2013
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bilgi erişim = Information access ; Bilgi erişim sistemi = Information access system

Özet:
Arama Sonucu Kümeleme (ASK) algoritmaları, kullanıcıların arama motorları üzerinde aradıkları sonuçlara daha kolay erişebilmeleri için geliştirilen algoritmalardır. İyi bir ASK algoritmasının hem arama sonuçlarını doğru kümelemesi, hem de oluşturduğu kümelere; kümeleri temsil edebilen, anlaşılır ve anlamlı etiketler üretmesi beklenir. 
Lingo algoritması her iki kritere de önem veren popüler bir ASK algoritmasıdır. Lingo algoritması, oluşturduğu kümeler için bahsedildiği şekilde başarılı etiketler üretebilmektedir; ancak kümelerin elemanlarını belirleme konusunda bazı eksiklikleri bulunmaktadır. Algoritmada uygulanan kümelere doküman atama stratejisinin sonucu olarak, küme etiketlerindeki terimleri içermeyen; ancak, aslında etiketlerle anlamsal olarak ilişkili olan dokümanlar ilgili kümelere atanamamaktadır. Ayrıca, sonuç küme etiketlerinin belirlenmesi için kullanılan yöntem, az sayıda ilgili sonuç içeren kümelerin ortaya çıkmasına neden olmaktadır. Bu eksiklikler düşük anma (recall) değerine sebep olmaktadır.
Bu tezde, Lingo algoritmasındaki sözkonusu eksiklikleri gidererek iyileştirme sağlamayı amaçlayan; ilki kümelere ilişkili dokümanların atanması aşamasında, diğeri kümelerin etiketlerinin çıkarılması aşamasında olmak üzere iki değişiklik önerisi sunulmaktadır. Deney sonuçları, önerilen değişikliklerin anma değerini büyük oranda iyileştirdiğini göstermektedir.

Anahtar Kelimeler: bilgi erişim dizgeleri, arama sonucu kümeleme, küme 
elemanlarını belirleme, küme etiketleme

Abstract:
Search Results Clustering (SRC) algorithms are developed so that users can reach to the results that they search for easier. A good SRC algorithm is expected to correclty cluster the search results, and also to be able to generate representative, understandable and meaningful cluster labels for the produced clusters.
The Lingo algorithm is a popular SRC algorithm that notice both two criterions. It is able to generate successful cluster labels as expected; however, it has some shortcomings about determining the cluster contents. As a consequence of its cluster content assignment strategy, semantically relevant documents that do not contain the terms of the cluster labels could not be assigned to the related clusters. Moreover, the method that is used to select final cluster labels results in clusters containing small number of relevant results. These shortcomings cause low recall values.
In this thesis, two modification proposals that aim to overcome the shortcomings of the Lingo algorithm are presented. The first modification proposal is for the cluster content discovery phase, and the other is for the cluster label induction phase. The experiment results show that the proposed modifications improve the low recall values to quite higher values.

Keywords: information retrieval, search results clustering, cluster content 
discovery, cluster labeling