Arama motorları kullanıcı oturumlarındaki konu değişikliklerinin tespit ve tahmin yöntemleri
Identifying and predicting topic changes in search engines user sessions
Yazar: FATİH ÇAVDUR
Danışman: Y.DOÇ.DR. CENK ÖZMUTLU
Uludağ Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2005
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control ; Bilim ve Teknoloji = Science and Technology ; Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering

Özet:
ARAMA MOTORLARI KULLANICI OTURUMLARINDAKİ KONUDEĞİŞİKLİKLERİNİN TESPİT VE TAHMİN YÖNTEMLERİFATİH ÇAVDURÖZETİnternet'in çok hızlı büyümesiyle birlikte, bu geniş veritabanında, İnternetkullanıcılarının aradıkları bilgilere ulaşım sorunu ortaya çıkmış ve bu sorunu ortadankaldırmak amacıyla, arama motoru denilen sistemler geliştirilmiştir. İnternet kullanıcıları, biroturum boyunca, arama motorlarını kullanarak, birden çok sayıda konuyla ilgili aramalaryapabilmektedirler. Bu durumda, bir oturum boyunca yapılan aramalar arasında, aramayapılan konuda bir veya daha fazla sayıda değişiklikler olmaktadır. İnsan yardımı olmaksızın,bu değişikliklerin tespit edilebilmesini sağlayan sistemlerin geliştirilmesi, kullanıcılarındavranışlarını analiz etmek açısından önemli bir potansiyele sahiptir. Bu nedenle, biroturumdaki konu değişikliklerinin belirlenmesi önemlidir. Bu çalışma, arama motorlarıkullanıcı oturumlarındaki konu değişikliklerinin tespit ve tahminiyle ilgilidir.Bu çalışmada, arama motorları kullanıcı oturumlarındaki konu değişikliklerininbelirlenmesi için temel olarak iki farklı yaklaşım uygulanmıştır: (i) Dempster-Shafer teorisive genetik algoritmalar yaklaşımı ve (ii) yapay sinir ağları yaklaşımı.Yaklaşımlar Excite ve Fast arama motorlarının veri kümelerinden alınan örneklerüzerinde uygulanmıştır. Uygulanan yaklaşımlar, örneklerdeki her kayıt için ?konu değişikliğiyok? ve ?konu değişikliği var? şeklinde atamalar yapmaktadırlar. Bu atamaları yapmak içiniki farklı veri kullanılmaktadır. Bunlar, ardışık iki arama arasındaki süreyi gösteren zamanaralığı (time interval-ti) ve ardışık iki aramada girilmiş olan sorgular arasındaki yapısalilişkileri gösteren arama yapısı (search pattern-sp) verileridir. Yaklaşımlar tarafındanyapılan atamalar, insanlar tarafından yapılan atamalarla karşılaştırılmış ve yaklaşımlarınperformans ölçüleri hesaplanmış ve incelenmiştir.Anahtar KelimelerDempster-Shafer Teorisi, Genetik Algoritmalar, Yapay Sinir Ağları, Arama Motorları,Kullanıcı Davranışlarının İncelenmesi, Konu Değişikliklerinin Belirlenmesi

Abstract:
IDENTIFIYING AND PREDICTING TOPIC CHANGES IN SEARCH ENGINESUSER SESSIONSFATİH ÇAVDURABSTRACTWith the rapid expansion of the Internet, for Internet users the problem of getting thenecessary information in this large database, occurred and to solve this problem, systemscalled search engines were developed. Internet users can do searches about more than onetopic by using search engines in a session. So, one or more topic changes can be occurredamong the searches in the session. Developing systems which make possible to identify thesechanges without human help has an important potential for analyzing users? behaviors. So, itis important to identify the topic changes in a session. This study is about identifying andpredicting topic changes in search engines user sessions.In this study, basically, two different approaches are applied for identifying topicchanges in search engines user sessions: (i) Dempster-Shafer theory and genetic algorithmsapproach and (ii) neural networks approach.The approaches are applied on the samples selected from Excite and Fast searchengines? datasets. Using these approaches ?topic continuation? or ?topic shift? assignmentsare made for each record in the sample. Two different parameters are used for making theseassignments. These are time interval (ti) parameter which indicates the time between twoconsecutive searches and search pattern (sp) parameter which indicates structural relationsbetween two consecutive searches. The assignments which are made by proposed approachesare compared with the assignments which are made by humans, and performance measuresare calculated and analyzed.KeywordsDempster-Shafer Theory, Genetic Algorithms, Neural Networks, Search Engines, UserBehaviors Analysis, Identifying Topic Changes