Eğitim alanındaki nitel verilerden fikir 
madenciliği algoritmaları ile uzman sistem tasarımı
Creating expert decision systems with qualitative datasets obtained from education management software by using opinion mining algorithms
Yazar: VEYSEL GÜNDÜZALP
Danışman: YRD. DOÇ. DR. MUSTAFA ULAŞ
Fırat Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Yazılım Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Yazılım Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2016
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control

Özet:
İnternet bağlantılı akıllı cihazların hayatın her alanında kullanılmasıyla birlikte, üretilen
verilerin boyutu da önemli şekilde artmıştır. İnternet ortamında bulunan bu veriler, genellikle
sınıflandırılmamış halde bulunmaktadır. Bu veri yığınlarına yapılandırılmamış veri
denmektedir. Yapılandırılmamış veri üzerinde herhangi bir teknik kullanmadan bilgi elde
etmek mümkün değildir. Bu sebeple, verilerin işlenmesi ve verilerden anlamlı bilgilerin elde
edilebilmesi için veri madenciliği teknikleri geliştirilmiştir. Veri madenciliği teknikleri,
veriler üzerinde anlamlı bilgi çıkartmayı amaçlamaktadır. Özellikle sosyal medya ve bilgi
iletişim sistemlerinin kullanımının artmasıyla birlikte büyük verilerin işlenebilmesi ve
sınıflandırılabilmesi büyük bir sorun teşkil etmektedir. Çoklu ortam teknolojileri hızlı bir
şekilde gelişmesine rağmen, halen internet üzerinde en fazla bulunan veri formu metindir.
Bu sebeple veri madenciliğinin bir kolu olan metin madenciliği geliştirilmiştir. Metin
madenciliğinin verimli bir şekilde kullanılabilmesi için doğal dillerin yapısının ve dilbilgisi
kurallarının da iyi bilinmesi gerekmektedir. Dil yapıları ve dilbilgisi sistemlerindeki
farklılıklardan dolayı her doğal dil için ayrı bir metin madenciliği tekniği geliştirilmelidir.
Bu tezde, veri madenciliği, metin madenciliği ve fikir madenciliği teknikleri
incelenmiştir. İlk olarak bu yöntemlerle ilgili literatür taraması yapılmıştır. Tez çalışmasının
uygulama aşamasında, bir uzman karar destek sistemi geliştirilmiştir. Bu sistem, kullanıcının
hangi fikre sahip olduğunu otomatik tespit edebilmektedir. Geliştirilen uzman sistemi test
etmek için İşbirlikli Tartışmacı Öğrenme Nesne Ambarı (İTÖNA) sisteminde bulunan
kullanıcı görüşlerinden faydalanılmıştır. Geliştirilen sistemde birden fazla akıllı
sınıflandırıcı kullanılmıştır. Bu sınıflandırıcıların performansları analiz edilmiştir.
Kullanılan akıllı sınıflandırıcılar Naive Bayes ve k-NN (K nearest neighborhood)
sınıflandırıcılarıdır.

Abstract:
The size of produced data has significantly increased with the use of internet-connected
smart devices in all areas of life. This data in the Internet environment are generally nonclassified
form. This dataset is called unstructured data. It is not possible to obtain
information without using any technique on the unstructured data. Therefore, data mining
techniques have been developed in order to process and obtain meaningful information from
these dataset. Data mining techniques are intended to make meaningful information on the
data. Especially with the increased use of social media and information communication
system, processing and classification of big data has a major problem. Despite the rapid
development of multimedia technology, the most abundant form of data on the internet is
text data. Therefore, text mining that is a branch of data mining has been developed. In order
to use text mining techniques in an efficient manner, the structure and grammar of natural
language should be well known. A distinct text mining techniques should be developed for
each natural language due to differences in language structure and grammar system.
In this thesis, data mining, text mining, opinion mining techniques has been examined.
Firstly, a literature review has been done on these methods. In the implementation phase of
the thesis an expert decision support system has been developed. This system can be
automatically detected that the user will have the idea. In order to test developed expert
system, it have been utilized the opinions of users in the Co-operative and Debater Learning
Object Warehouse (CDLOW) system. In the developed system, more intelligent classifier
has been used. Performance of these classifiers has been analyzed. Used intelligent
classifiers are Naïve Bayes and K Nearest Neighborhood (k-NN).