Hakem ataması için bir karar destek sistemi
A decision support system for assigning reviewer
Yazar: SERDAR KOÇAK
Danışman: PROF. DR. YUSUF TANSEL İÇ
Başkent Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Endüstri Mühendisliği Ana Bilim Dalı / Endüstri Mühendisliği Bilim Dalı
Derece: Doktora, 2021
Konu: Endüstri ve Endüstri Mühendisliği = Industrial and Industrial Engineering
Dizin: Doğal dil işleme = Natural language processing ; Karar destek sistemleri = Decision support systems ; TOPSIS = TOPSIS ; VIKOR yöntemi = VIKOR method ; Yapay sinir ağları = Artificial neural networks ; Çok kriterli karar verme = Multi criteria decision making

Özet:
Son zamanlarda artan Ar-Ge proje sayıları ve farklılaşan proje faaliyet alanları ile birlikte Ar-Ge projelerinin ait olduğu araştırma alanlarının belirlenmesi ve bu araştırma alanlarına uygun hakemlerin tespitinde yaşanan sıkıntılar nedeniyle projelerin desteklenme süreçleri olumsuz etkilenebilmektedir. Bu çalışmada, Ar-Ge projelerinin sınıflandırılması amacıyla öncelikli olarak çalışmanın gerçekleştirildiği veri tabanındaki veriler temizlenmiştir. Ardından, doğal dil tekniklerinden biri olan "Word2Vec" kelime temsili yöntemi ile otomatik özellik öğrenme yaklaşımı kullanılarak özelliklerin sınıflandırılması amacıyla "Evrişimsel Sinir Ağları (CNN-Convolutional Neural Network) modelleri oluşturulmaya çalışılmıştır. Bununla birlikte hakem performansının hiyerarşik bir yapıda ölçülmesi tez kapsamında amaçlanmıştır. Ana grupların ve alt grupların performans kriter değerleri, grup çok kriterli karar verme yaklaşımında kullanılan tereddütlü bulanık sayılarla VIKOR yöntemine entegre edilmiş ve Ar-Ge proje hakemlerinin TOPSIS yöntemine göre performansları ölçülmeye çalışılmıştır. Son olarak, Ar-Ge projelerinin metin tanıma yöntemleri ile sınıflandırılması ve çok kriterli karar verme yöntemleri kullanılarak projelere hakem atanmasının sağlanmasına imkan veren yapay zekâ temelli bir karar destek sistemi geliştirilmiştir.

Abstract:
The support processes of the projects may be negatively affected due to the problems experienced in determining the research areas of R&D projects and determining the appropriate referees for these research fields, together with the recently increasing number of R&D projects and different project fields of activity. In this study, in order to classify R&D projects, the data in the database where the study was carried out were cleaned. Then, "Convolutional Neural Networks (CNN) models have been tried to be created in order to classify features by using the automatic feature learning approach with the word representation method, which is one of the natural language techniques, "Word2Vec". However, it was aimed to measure the reviewers performance in a hierarchical structure. Performance criteria values of the main groups and subgroups were integrated into the VIKOR method with the hesitant fuzzy numbers used in the group multi-criteria decision making approach, and the performances of the R&D project reviewers were tried to be measured according to the TOPSIS method. Finally, an artificial intelligence-based recommendation system has been developed that allows classification of R&D projects with text recognition methods and ranking the assigned of reviewers to these projects using multi-criteria decision support methods.