Handling geospatial information by semantic web and querying methods
Coğrafi bilgilerin anlamsal ağ ve sorgulama yöntemleri ile elde edilmesi
Yazar: ÖMER SEVİNÇ
Danışman: DOÇ. DR. ERDAL KILIÇ
Ondokuz Mayıs Üniversitesi / Fen Bilimleri Enstitüsü / Bilgisayar Mühendisliği Ana Bilim Dalı
Derece: Yüksek Lisans, 2014
Konu: Bilgisayar Mühendisliği Bilimleri-Bilgisayar ve Kontrol = Computer Engineering and Computer Science and Control
Dizin: Bilgisayar yazılımları = Computer softwares

Özet:
Günümüzde coğrafik veriler üzerinden geliştirilen uygulamalar çok popüler hale gelmiştir. Yer bulma, otel aramaları, her türlü coğrafik konum arama uygulamaları insan hayatını kolaylaştırmaktadır. Coğrafik aramalarında düz bir metinsel ifade aramalarından farklı olarak aranan konumlara ait koordinat bilgilerinin, bulunduğu yere göre yön bilgilerinin, yakınında bulunan benzer yerlerin bilgilerinin de veri içerisinde yapılandırılması önem arz etmektedir. Ayrıca veriler arasında hiyerarşik ilişkilendirmeler yapılmalıdır. Çalışmamızda bunlar göz önünde bulundurularak, sorgu genişlemesiyle, gizli anlamsal indekslemeyle, anlamsal web yöntemiyle ve bizim teklif ettiğimiz karma yöntem olan gizli anlamsal indeksleme ve sorgu genişlemesi yöntemlerinin birleştirilmesiyle yapılan aramalar ile elde edilen arama sonuçları değerlendirilmiş kıyaslamalar yapılmıştır. Öncesinde coğrafik konum verileri internet üzerindeki açık kaynak ortamlardan elde edilmiş ayıklanarak her bir konum bilgisi için gerekli bilgiler bir doküman etiketi içerisinde bir araya getirilerek XML etiketleri ile tanımlanmışlardır. Elde edilen veriler hem mevcut haliyle hem de sorgu genişlemesi teknikleri ile sorgulanmıştır. İndeksleyici programdan elde edilen frekans değerleri temel alınarak sık tekrarlayan terimlerden doküman matrisi oluşturulup gizli anlamsal indeksleme yöntemi uygulanmıştır. Son olarak gizli anlamsal indekslemede sorgu matrislerine eşanlamlı terimler eklenerek karma yöntemimiz uygulanmıştır. Her bir yöntemle çalıştırılan sorgulara göre elde edilen doküman puanları kıyaslanarak değerlendirmeler yapılmıştır. Aynı veriler anlamsal ağ biçimleri üzerinde de tanımlanmış ve sorgulanmıştır. Anlamsal ağ sorgulamalarının çok iyi sonuçlar sağladığının ancak günümüzdeki internet ortamındaki verilerin bu uygulamalar için henüz tam hazır olmadığı görülmüştür. Sorgu genişlemesinin arama sonuçlarına çok önemli iyileştirmeler yaptığı, gizli anlamsal indekslemenin ise kelimelerin ardındaki kavramı yakalayarak dokümanlar ve sorgu cümlesi arasında ilişkilendirme yapmaya çalıştığı ve iyi sonuçlar verdiği tespit edilmiştir. Önerilen karma yöntem ise bu yöntemlerin tek başlarına kullanıldıklarında verdiklerinden çok daha iyi sonuç vermiş ve önceki yöntemlere önemli bir katkı sağlamıştır.

Abstract:
Nowadays applications became popular which are developed over geographical data. Finding location, searching hotels, and all kind of geographical location finding applications make life easier for humans. When geographical searching compared with standart keyword-based searching, the difference for geographical searching is some kind of information like coordinates, directions, close places are also should be specified for related data. However hierarchical relations between data should be established. These are took into account and the results of query expansion, latent semantic indexing, semantic web and our proposed hybrid method which combines QE and LSI, are compared and evaluated. Before these, data handled from open sources over internet then they are eliminated to pick up necessary information and then saved into an XML file with predifened special tags. The handled information is queried as it stands and with query expansion method by adding synonyms over the indexer program. According to the frequency values the terms which occured more are handled from the indexer program some term are picked and a document-term matrix is created which is used in LSI method. Lastly by adding synonyms to the query matrixes and recalculating all steps for LSI from the begining, our hybrid method is fulfilled. For each methods queries are ran and different document scores are handled, and then compared and evaluated. Same information is described on semantic web base to be compared with other methods. It is understood that querying on semantic web gives good results with detailed information but present web documents and data structure does not fulfill requirement so the current web content is not ready enaugh for semantic web. It is seen that query expansion dramatically improves the search results, and LSI which tries to find out latent concept behind the query words and documents and relate them, gives effective and accurate results. The hybrid method which we proposed gives better results than the methods are applied alone, so it gives consedirabaly important contribition to previous other methods.